PTSR：用于图像超分辨率的块转换器
图像与视频处理
2023-10-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
图像超分辨率生成旨在从其低分辨率图像生成高分辨率图像。然而，更复杂的神经网络带来了高计算成本与内存占用。在许多应用中克服分辨率限制的前景使其仍是一个活跃领域。近年来，凭借强大的自注意力机制，transformers在计算机视觉任务中取得了显著进展。然而，近期关于图像超分辨率的transformer工作也包含卷积操作。我们提出一种用于图像超分辨率的块转换器(PTSR)以解决此问题。所提PTSR是一种无卷积操作的基于transformer的GAN网络。我们引入一种新颖的块转换器模块，利用多头注意力重新生成改进的块，生成器进一步利用这些块生成2倍和4倍超分辨率图像。实验使用包括DIV2K、Set5、Set14和BSD100在内的基准数据集进行。与最佳竞争模型相比，所提模型在 超分辨率上的PNSR分数平均提升21.66%，SSIM分数平均提升11.59%。我们还分析了所提损失和显著性图以展示所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2310.13216,
title = {PTSR: Patch Translator for Image Super-Resolution},
author = {Neeraj Baghel and Shiv Ram Dubey and Satish Kumar Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.13216},
year = {2023}
}