I detta dokument föreslår vi ett resterande icke-lokalt nätverk för bildrenovering av hög kvalitet. Utan att ta hänsyn till den ojämna fördelningen av information i de skadade bilderna begränsas tidigare metoder av lokal konvolutionell verksamhet och lika behandling av rumsliga och kanalvisa funktioner. För att ta itu med denna fråga designar vi lokala och icke-lokala uppmärksamhetsblock för att extrahera funktioner som fångar de långa avstånd beroenden mellan pixlar och ägna mer uppmärksamhet åt de utmanande delarna. Speciellt designar vi stammen gren och (icke-)lokal mask gren i varje (icke-)lokala uppmärksamhetsblock. Snurrgrenen används för att extrahera hierarkiska egenskaper. Lokala och icke-lokala mask grenar syftar till att anpassa dessa hierarkiska egenskaper med blandad uppmärksamhet. Den lokala masken grenen koncentrerar sig på mer lokala strukturer med convolutional verksamhet, medan icke-lokal uppmärksamhet överväger mer om långdistans beroenden i hela funktionskartan. Dessutom föreslår vi resterande lokal och icke-lokal uppmärksamhetsutbildning för att utbilda det mycket djupa nätverket, vilket ytterligare ökar nätverkets representationsförmåga. Vår föreslagna metod kan generaliseras för olika bilder restaurering program, såsom bild denoisering, demosaiering, komprimering artefakter minskning och super-upplösning. Experiment visar att vår metod ger jämförbara eller bättre resultat jämfört med nyligen ledande metoder kvantitativt och visuellt.
För att införliva långdistansberoenden bland bildpunkter, Zhang et al. REF föreslog ett resterande icke-lokalt uppmärksamhetsnätverk (RNAN), som består av en stam och (icke-) lokala mask grenar.
Residual Non-local Attention Networks for Image Restoration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}