CVPR 2024|字节&南开提出CAMixerSR:2K/8K/轻量级/全景图像超分

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CVPR 2024|字节&南开提出CAMixerSR:2K/8K/轻量级/全景图像超分
CVPR 2024|字节&南开提出CAMixerSR:2K/8K/轻量级/全景图像超分
 

重点标签 CAMixer超分辨率神经网络内容感知加速框架

文章摘要


摘要:
本文介绍了一种名为CAMixer内容感知混合器,它结合了模型加速和token混合设计策略,以改善图像超分辨率(SR)任务的性能。CAMixer通过根据内容复杂度动态调整自注意力和卷积操作的复杂性,实现了对简单和复杂图像区域的自适应处理。此外,引入了一个预测器来提高模型的准确性和计算效率。CAMixerSR是在此基础上构建的超分辨率模型,它在轻量级SR、大尺寸图像SR和全景图像SR任务上取得了显著的性能提升。

详细介绍:
1. 背景与挑战:随着对高分辨率图像需求的增长,现有的超分辨率方法面临着计算负担重和质量-复杂度权衡的挑战。为了解决这些问题,本文提出了CAMixer,它通过内容感知的方式,为不同复杂度的图像区域分配适当的神经操作符。

2. CAMixer的核心设计:CAMixer包含预测模块、注意力分支和卷积分支。预测器负责生成偏移量、mask和卷积注意力,以自适应地调节模型的注意力。注意力分支处理复杂区域,而卷积分支处理简单区域。通过调整自注意力比例γ,CAMixer可以在自注意力和卷积之间实现内容感知的混合。

3. CAMixerSR的构建:基于CAMixer,作者构建了CAMixerSR模型,用于超分辨率任务。该模型在轻量级SR、大尺寸图像SR和全景图像SR任务上进行了实验,展示了其在性能和计算效率上的优势。

4. 实验结果:CAMixerSR在多个数据集上取得了优于现有方法的性能,特别是在处理大尺寸图像时,它能够在保持高质量恢复的同时显著减少计算量。此外,消融研究验证了CAMixer中各个组件的有效性。

5. 结论:CAMixer通过内容感知的混合策略,有效地整合了模型加速和token混合设计,为超分辨率任务提供了一种新的解决方案。其在多个挑战性任务上的表现证明了其潜力和实用性。

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