Core Concepts
DeblurDiNATは、画像のぼかしを効果的に処理するためのTransformerです。
Abstract
画像のぼかしを解消するためのDeblurDiNAT Transformerが提案されました。
DeblurDiNATは、局所およびグローバルなぼやけパターンを認識する交互拡張因子構造を使用します。
チャネルモジュレーション自己注意(CMSA)は、複雑な画像データからクロスチャネル相互作用を学習します。
分割乗算フォワードネットワーク(DMFN)は、特徴伝播を効率的に行います。
軽量ゲート付き特徴融合(LGFF)は、マルチスケールまたは同じスケールの特徴を統合します。
Stats
TransformersはCNNアーキテクチャよりも改善されたぼかし結果を生成します。
DeblurDiNATは、他の競合製品と比較して3%〜68%少ないパラメータで高性能な結果を提供します。