用于图像超分辨率的先进Transformer模型：技术、挑战与应用
计算机视觉与模式识别
2025-01-15 v1 人工智能
新兴技术
机器学习
神经与进化计算
摘要
图像超分辨率旨在从受特定退化过程影响的低分辨率图像中恢复高分辨率图像，通过增强细节和视觉质量来实现。基于Transformer的方法的最新进展重塑了图像超分辨率，实现了超越先前深度学习方法（如基于CNN和GAN的方法）的高质量重建。这有效解决了先前方法的局限性，如感受野有限、全局上下文捕获能力差以及高频细节恢复困难。此外，本文回顾了基于Transformer的超分辨率模型的最新趋势和进展，探索了将Transformer与传统网络相结合以平衡全局和局部上下文的各种创新技术和架构。对这些新方法进行了批判性分析，揭示了有前景但尚未探索的空白和未来研究的潜在方向。文中包含了一些模型和技术的可视化，以促进对最新趋势的整体理解。本工作旨在为深度学习前沿的研究人员提供一个结构化的路线图，特别是探索Transformer对超分辨率技术的影响。
引用
@article{arxiv.2501.07855,
title = {State-of-the-Art Transformer Models for Image Super-Resolution: Techniques, Challenges, and Applications},
author = {Debasish Dutta and Deepjyoti Chetia and Neeharika Sonowal and Sanjib Kr Kalita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.07855},
year = {2025}
}
备注
8 pages