SwinIR --- 论文阅读-Toy模板网

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文章题目：SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer
文章地址：https://arxiv.org/pdf/2108.10257.pdf
代码地址：https://github.com/JingyunLiang/SwinIR
应用领域：图像超分（经典、轻量级和真实世界图像超分）、图像去噪（灰度和彩色图像去噪）、JPEG压缩伪影减少
发表时间：2021
作者：Jingyun Liang 作者github主页

摘要

提出了一种基于Swin Transformer的强基线模型SwinIR,用于图像恢复。SwinIR由三部分组成：浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建。特别是，深度特征提取模块由多个残差Swin Transformer块（RSTB）组成，每个块都有多个Swin Transformer层和一个残差连接。

动机（解决了什么问题）

卷积网络存在的问题：

图像和卷积核之间的交互是内容无关的，使用相同的卷积核来恢复不同图像区域可能不是最好的选择。
其次，在局部处理的原则下，卷积对于长程依赖建模并不有效

transformer：
设计了一种自注意力机制来捕获上下文之间的全局交互。然而，用于图像恢复的视觉Transformer通常将输入图像划分为固定大小（例如48*48）的块，并独立处理每个块。这种策略不可避免地会带来两个缺点：

便捷像素不能利用块之外的相邻像素来进行图像恢复。
其次，恢复的图像可能会在每个补丁周围引入边界伪影。虽然这个问题可以通过补丁重叠来缓解，但它会带来额外的计算负担。

Swin Transformer：
集成了CNN和Transformer的优点。一方面，由于局部注意力机制，它具有CNN处理大尺寸图像的优势。另一方面，它具有Transformer的优势，可以通过移位窗口方案对远程依赖关系进行建模。

创新点（如何解决的）

由此本文提出一种基于 Swin Transformer 的图像恢复模型，即 SwinIR。
更具体地说，SwinIR由三个模块组成：浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建模块。

浅层特征提取模块使用卷积层提取浅层特征，直接传输到重建模块以保留低频信息。
深度特征提取模块主要由残差 Swin Transformer 块（RSTB）组成，每个块利用多个 Swin Transformer 层进行局部注意力和跨窗口交互。此外，我们在块的末尾添加了一个卷积层来进行特征增强，并使用残差连接来为特征聚合提供捷径。
最后，在重建模块中融合浅层和深层特征，以实现高质量的图像重建。

与流行的基于 CNN 的图像恢复模型相比，基于 Transformer 的 SwinIR 有几个好处：

图像内容和注意力权重之间基于内容的交互，可以解释为空间变化的卷积。
通过移位窗口机制实现远程依赖建模。
用更少的参数获得更好的性能。例如，如图1所示，与现有的图像SR方法相比，SwinIR以更少的参数实现了更好的PSNR。

网络结构

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Shallow and deep Feature Extraction

使用 3 × 3 卷积层 $H_{SF}(\cdot)$ 来提取浅层特征： $F_{0}=H_{SF}(I_{LQ})$ ，其中 C 是特征通道数。卷积层擅长早期视觉处理，导致更稳定的优化和更好的结果。它还提供了一种将输入图像空间映射到更高维特征空间的简单方法。从F0中提取深度深度特征： $F_{DF}=H_{DF}(F_0)$

image reconstruction

通过聚合浅层和深层特征来重建高质量图像IRH： $I_{RHQ}=H_{REC}(F_0+F_{DF})$ 。
其中HREC(·)是重建模块的函数。浅层特征主要包含低频，而深层特征侧重于恢复丢失的高频。通过长跳跃连接，SwinIR可以将低频信息直接传输到重建模块，这可以帮助深度特征提取模块专注于高频信息并稳定训练。为了实现重建模块，图像超分任务时使用亚像素卷积层对特征进行上采样，图像去噪和JPEG压缩伪影减少使用单个卷积层进行重建。
此外，使用残差学习来重建LQ和HQ之间的残差，而不是HQ图像，这被表述为：I_{RHQ}=H_{SwinIR}(I_{LQ})+I_{LQ}，其中HSwinIR(·)表示SwinIR的函数。

Loss function

对于真实世界的图像SR，结合使用像素损失、GAN损失和感知损失来提高视觉质量。对于图像去噪和JPEG压缩伪影减少，使用Charbonnier损失。

实验

实验设置

对于经典图像SR、真实世界图像SR、图像去噪和JPEG压缩伪影减少，RSTB数、STL数、窗口大小、通道数和注意力头数一般分别设置为6、6、8、180和6。一个例外是窗口大小设置为 7 以减少 JPEG 压缩伪影，因为我们观察到使用 8 时性能显着下降，这可能是因为 JPEG 编码使用 8 × 8 图像大小。对于轻量级图像 SR，我们将 RSTB 数量和通道数量分别减少到 4 和 60。遵循[95, 63]，当使用自集成策略[51]进行测试时，我们用符号“+”标记模型，例如SwinIR+。由于页数限制，训练和验证详细信息在补充材料中提供。

消融实验讨论

对于消融研究，我们在 DIV2K上针对经典图像 SR (×2) 训练 SwinIR，并在 Manga109上进行测试
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通道数、RSTB数和STL数的影响：

我们在图 2 和 3 中展示了 RSTB 中的通道数、RSTB 数和 STL 数对模型性能的影响。分别如图3(a)、3(b)和3©所示。可以看出，PSNR 与这三个超参数呈正相关。对于通道数来说，虽然性能不断提高，但参数总数呈二次方增长。为了平衡性能和模型大小，我们在其余实验中选择180作为通道数。对于RSTB数量和层数，性能增益逐渐饱和。我们为它们都选择 6，以获得相对较小的模型。

补丁大小和训练图像数量的影响；模型收敛性比较。

将所提出的 SwinIR 与代表性的基于 CNN 的模型 RCAN 进行比较，以比较基于 Transformer 的模型和基于 CNN 的模型的差异。从图3（d）可以看出，SwinIR在不同的patch尺寸上比RCAN表现更好，并且当patch尺寸更大时PSNR增益变得更大。图 3(e) 显示了训练图像数量的影响。当百分比大于 100%（800 张图像）时，将使用来自 Flickr2K 的额外图像进行训练。有两个观察结果。首先，正如预期的那样，SwinIR 的性能随着训练图像数量的增加而提高。其次，与 IPT 中基于 Transformer 的模型严重依赖大量训练数据的观察不同，SwinIR 使用相同的训练数据比基于 CNN 的模型取得了更好的结果，即使数据集很小（即 25%， 200 张图片）。我们还在图 3（f）中绘制了 SwinIR 和 RCAN 训练期间的 PSNR。很明显，SwinIR 比 RCAN 收敛得更快更好，这与之前的观察结果相矛盾，即基于 Transformer 的模型经常会出现模型收敛缓慢的问题。

RSTB中残差连接和卷积层的影响

表1显示了RSTB中的四种残差连接变体：无残差连接，使用1×1卷积层，使用3×3卷积层和使用三个3×3卷积层（中间层的信道号设置为网络信道号的四分之一）。从表中，我们可以得出以下观察结果。首先，RSTB中的残差连接很重要，因为它将PSNR提高了0.16dB。其次，使用1×1卷积带来的改进很小，可能是因为它不能像 3 × 3 卷积一样提取局部邻近信息。第三，虽然使用三个3×3卷积层可以减少参数数量，但性能略有下降。
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对比实验

经典图像SR。表 2 显示了 SwinIR（中型）和最先进方法之间的定量比较：DBPN [31]、RCAN [95]、RRDB [81]、SAN [15]、IGNN [100]、HAN [63 ]、NLSA [61] 和 IPT [9]。正如我们所看到的，在 DIV2K 上进行训练时，SwinIR 在几乎所有五个基准数据集上针对所有比例因子都实现了最佳性能。对于比例因子 4，最大 PSNR 增益在 Manga109 上达到 0.26dB。注意，RCAN 和 HAN 引入了通道和空间注意力，IGNN 提出了自适应补丁特征聚合，NLSA 基于非局部注意力机制。 然而，所有这些基于 CNN 的注意力机制的表现都比所提出的基于 Transformer 的 SwinIR 差，这表明了所提出模型的有效性。当我们在更大的数据集（DIV2K+Flickr2K）上训练 SwinIR 时，性能进一步大幅提高（高达 0.47dB），比相同的基于 Transformer 的模型 IPT 实现了更好的精度，即使 IPT 使用 ImageNet（超过 1.3 M 张图像）在训练中并且具有大量参数（115.5M）。相比之下，即使与最先进的基于 CNN 的模型（15.4∼44.3M）相比，SwinIR 的参数数量也很少（11.8M）。至于运行时间，基于 CNN 的代表性模型 RCAN、IPT 和 SwinIR 在 1、024 × 1、024 图像上进行测试分别需要大约 0.2、4.5 秒和 1.1 秒。视觉比较如图4所示。SwinIR可以恢复高频细节并减轻模糊伪影，产生清晰自然的边缘。相比之下，大多数基于 CNN 的方法会生成模糊的图像甚至不正确的纹理。与基于 CNN 的方法相比，IPT 可以生成更好的图像，但它会出现图像失真和边界伪影的问题。
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Results on JPEG Compression Artifact Reduction

表 4 显示了 SwinIR 与最先进的 JPEG 压缩伪影减少方法的比较：ARCNN [17]、DnCNN-3 [90]、QGAC [20]、RNAN [96]、RDN [98] 和 DRUNet [88] 。所有比较的方法都是基于 CNN 的模型。遵循[98, 88]，我们在两个基准数据集（Classic5 [22] 和 LIVE1 [67]）上针对 JPEG 质量因子 10、20、30 和 40 测试不同的方法。正如我们所看到的，所提出的 SwinIR 具有平均 PSNR 增益在不同品质因数的两个测试数据集上至少为 0.11dB 和 0.07dB。此外，与之前最好的模型DRUNet相比，SwinIR只有11.5M参数，而DRUNet是一个大型模型，有32.7M参数。
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Results on Image Denoising

我们分别在表 5 和表 6 中显示了灰度和彩色图像去噪结果。比较的方法包括传统模型BM3D [14]和WNNM [29]，基于CNN的模型DnCNN [90]，IRCNN [91]，FFDNet [92]，N3Net [65]，NLRN [52]，FOCNet [38]，RNAN [96]、MWCNN [54] 和 DRUNet [88]。根据[90, 88]，比较的噪声水平包括15、25和50。可以看出，我们的模型比所有比较方法都取得了更好的性能。特别是，它在拥有 100 张高分辨率测试图像的大型 Urban100 数据集上超过了最先进的模型 DRUNet 高达 0.3dB。值得指出的是，SwinIR 只有 12.0M 个参数，而 DRUNet 有 32.7M 个参数。这表明 SwinIR 架构在学习用于恢复的特征表示方面非常高效。不同方法的灰度和彩色图像去噪的直观比较如图 6 所示。 6 和 7。正如我们所看到的，我们的方法可以消除严重的噪声损坏并保留高频图像细节，从而产生更清晰的边缘和更自然的纹理。相比之下，其他方法要么过于平滑，要么过于锐利，并且无法恢复丰富的纹理。
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结论

在本文中，我们提出了一种基于 Swin Transformer 的图像恢复模型 SwinIR。该模型由三部分组成：浅层特征提取、深层特征提取和HR重建模块。特别是，我们使用一堆残差 Swin Transformer 块（RSTB）进行深度特征提取，每个 RSTB 由 Swin Transformer 层、卷积层和残差连接组成。大量实验表明，SwinIR 在三种代表性图像恢复任务和六种不同设置上实现了最先进的性能：经典图像 SR、轻量级图像 SR、真实世界图像 SR、灰度图像去噪、彩色图像去噪和 JPEG 压缩伪影减少，这证明了所提出的 SwinIR 的有效性和普遍性。未来，我们会将模型扩展到其他恢复任务，例如图像去模糊和去雨。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-822179.html

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