論文の概要: Is Architectural Complexity Always the Answer? A Case Study on SwinIR vs. an Efficient CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07984v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 09:16:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.982778
• Title: Is Architectural Complexity Always the Answer? A Case Study on SwinIR vs. an Efficient CNN
• Title（参考訳）: 建築複雑度は常に答えか? : SwinIR vs. 効率的なCNNのケーススタディ
• Authors: Chandresh Sutariya, Nitin Singh,
• Abstract要約: 我々は,標準CNNが計算オーバーヘッドを著しく低減し,最先端に近い結果が得られることを示す。 この研究は、標準的なCNNが計算オーバーヘッドを大幅に低減した、最先端に近い結果を提供できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9371675344367496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The simultaneous restoration of high-frequency details and suppression of severe noise in low-light imagery presents a significant and persistent challenge in computer vision. While large-scale Transformer models like SwinIR have set the state of the art in performance, their high computational cost can be a barrier for practical applications. This paper investigates the critical trade-off between performance and efficiency by comparing the state-of-the-art SwinIR model against a standard, lightweight Convolutional Neural Network (CNN) on this challenging task. Our experimental results reveal a nuanced but important finding. While the Transformer-based SwinIR model achieves a higher peak performance, with a Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) of 39.03 dB, the lightweight CNN delivers a surprisingly competitive PSNR of 37.4 dB. Crucially, the CNN reached this performance after converging in only 10 epochs of training, whereas the more complex SwinIR model required 132 epochs. This efficiency is further underscored by the model's size; the CNN is over 55 times smaller than SwinIR. This work demonstrates that a standard CNN can provide a near state-of-the-art result with significantly lower computational overhead, presenting a compelling case for its use in real-world scenarios where resource constraints are a primary concern.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像における高周波の詳細の同時復元と強いノイズの抑制は、コンピュータビジョンにおいて重要な、永続的な課題である。 SwinIRのような大規模トランスフォーマーモデルは最先端の性能を保っているが、その高い計算コストは実用上の障壁となる可能性がある。 本稿では、この課題に対して、最先端のSwinIRモデルと標準で軽量な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を比較して、性能と効率の重大なトレードオフについて検討する。 実験結果から, 微妙ながら重要な発見が得られた。 TransformerベースのSwinIRモデルはピーク性能が高く、Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)は39.03dB、軽量CNNは37.4dBと驚くほど競合するPSNRを提供する。 重要なことに、CNNは訓練期間がわずか10時間で収束した後、このパフォーマンスに到達したが、より複雑なSwinIRモデルは132時間要した。 この効率はモデルのサイズによってさらに強調され、CNNはSwinIRの55倍以上小さい。 この研究は、標準的なCNNが計算オーバーヘッドを大幅に減らし、リソース制約が主な関心事である実世界のシナリオで使用するための魅力的なケースを提示する、最先端に近い結果を提供できることを示した。

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