論文の概要: A Comparative Study of NAFNet Baselines for Image Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19845v1
- Date: Tue, 24 Jun 2025 17:59:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.768286
- Title: A Comparative Study of NAFNet Baselines for Image Restoration
- Title（参考訳）: 画像復元のためのNAFNetベースラインの比較検討
- Authors: Vladislav Esaulov, M. Moein Esfahani,
- Abstract要約: 画像復元のためのシンプルで効率的なディープラーニングベースラインであるNAFNetについて検討する。
CIFAR10画像はノイズとぼかしで劣化し,NAFNetのコアコンポーネントのアブレーション研究を行う。
我々の研究はNAFNetの設計を支持しており、SimpleGateと単純化された注意機構は従来のアクティベーションや注意よりも優れた結果をもたらす一方、LayerNormは安定したトレーニングに重要であることを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study NAFNet (Nonlinear Activation Free Network), a simple and efficient deep learning baseline for image restoration. By using CIFAR10 images corrupted with noise and blur, we conduct an ablation study of NAFNet's core components. Our baseline model implements SimpleGate activation, Simplified Channel Activation (SCA), and LayerNormalization. We compare this baseline to different variants that replace or remove components. Quantitative results (PSNR, SSIM) and examples illustrate how each modification affects restoration performance. Our findings support the NAFNet design: the SimpleGate and simplified attention mechanisms yield better results than conventional activations and attention, while LayerNorm proves to be important for stable training. We conclude with recommendations for model design, discuss potential improvements, and future work.
- Abstract（参考訳）: NAFNet(Nonlinear Activation Free Network)は,画像復元のためのシンプルで効率的なディープラーニングベースラインである。
CIFAR10画像はノイズとぼかしで劣化し,NAFNetのコアコンポーネントのアブレーション研究を行う。
我々のベースラインモデルはSimpleGateアクティベーション、Simplified Channel Activation (SCA)、LayerNormalizationを実装しています。
このベースラインを、コンポーネントを置き換えたり削除したりするさまざまなバリエーションと比較します。
定量的な結果(PSNR、SSIM)と例は、それぞれの修正が修復性能にどのように影響するかを示している。
我々の研究はNAFNetの設計を支持しており、SimpleGateと単純化された注意機構は従来のアクティベーションや注意よりも優れた結果をもたらす一方、LayerNormは安定したトレーニングに重要であることを証明している。
モデル設計の推奨、潜在的な改善の議論、今後の作業で締めくくります。
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