核心概念
提案されたExhaustive Correlation Transformer(ECT)は、統一された空間-スペクトル相関と線形依存性をモデル化し、スペクトル超解像において最先端のパフォーマンスを達成する。
要約
スペクトル超解像は、HSIからRGB画像を回復することを目指す。
ECTはSD3D分割戦略とDLRMモジュールを提案し、実験結果は最先端のパフォーマンスを示す。
SD3D分割戦略は非連続な分割で空間的な連続性とスペクトル的な非連続性を同時に扱う。
DLRMモジュールは複数のトークン間の線形依存性を捉えるために使用される。
統計
1.19 Mパラメータで最先端のパフォーマンスを達成
NTIRE 2022データセットで最低推論レイテンシー34%削減
引用
"提案されたExhaustive Correlation Transformer(ECT)は、統一された空間-スペクトル相関と線形依存性をモデル化し、スペクトル超解像において最先端のパフォーマンスを達成する。"