Restormer：高效Transformer助力高分辨率图像修复

最新推荐文章于 2025-02-23 18:35:31 发布
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Restormer：高效Transformer助力高分辨率图像修复

Restormer [CVPR 2022--Oral] Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration. SOTA for motion deblurring, image deraining, denoising (Gaussian/real data), and defocus deblurring. Restormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Restormer

项目介绍

Restormer是一款专为高分辨率图像修复任务设计的高效Transformer模型，由Syed Waqas Zamir、Aditya Arora、Salman Khan、Munawar Hayat、Fahad Shahbaz Khan和Ming-Hsuan Yang等研究人员共同开发。该模型在CVPR 2022上获得了Oral展示的殊荣，并在多个图像修复任务中表现出色，包括图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）以及图像去噪（高斯灰度/彩色去噪和真实图像去噪）。

项目技术分析

Restormer的核心在于其对Transformer架构的优化设计，使其能够在处理高分辨率图像时保持高效性能。具体来说，Restormer在多头部注意力机制和前馈网络中进行了关键设计，以捕捉长距离像素交互，同时避免计算复杂度随图像分辨率呈二次增长的问题。这种设计使得Restormer不仅在性能上超越了传统的卷积神经网络（CNN），而且在实际应用中更具可行性。

项目及技术应用场景

Restormer的应用场景非常广泛，涵盖了多个图像处理领域：

  • 图像去雨：适用于去除图像中的雨滴，恢复清晰图像。
  • 单图像运动去模糊：用于去除由于相机或物体运动导致的图像模糊。
  • 散焦去模糊：包括单图像和双像素数据的散焦去模糊，适用于摄影和监控等领域。
  • 图像去噪：包括高斯灰度/彩色去噪和真实图像去噪，适用于医学影像、卫星图像等需要高清晰度图像的场景。

项目特点

  1. 高效性：Restormer通过优化Transformer架构，使其在处理高分辨率图像时保持高效性能。
  2. 多功能性：支持多种图像修复任务，包括去雨、去模糊和去噪等。
  3. 易用性：提供了详细的安装指南和使用说明，支持Google Colab和命令行操作，方便用户快速上手。
  4. 开源性：作为开源项目，Restormer鼓励社区参与和贡献，推动图像修复技术的发展。

结语

Restormer作为一款高效且功能强大的图像修复工具，已经在多个领域展示了其卓越的性能。无论你是研究人员、开发者还是图像处理爱好者，Restormer都值得你一试。通过其优化的Transformer架构和广泛的应用场景，Restormer将为你带来前所未有的图像修复体验。

立即访问Restormer项目主页，了解更多详情并开始你的图像修复之旅吧！

Restormer [CVPR 2022--Oral] Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration. SOTA for motion deblurring, image deraining, denoising (Gaussian/real data), and defocus deblurring. Restormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Restormer

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

【图像去噪】论文精读：Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
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论文题目：Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration —— Restormer：用于高分辨率图像恢复的高效变压器高效Transformer模型用于图像恢复！由于卷积神经网络 (CNN) 在从大规模数据中学习可泛化的图像先验方面表现良好，因此这些模型已广泛应用于图像恢复和相关任务。最近，另一类神经架构 Transformer 在自然语言和高级视觉任务中显示出显着的性能提升。
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自从深度学习技术被引入到图像超分辨率的研究中，它就彻底改变了我们提升图像质量的方式。本文将带您穿越时间的长河，从2014年的SRCNN算法，到2024年的最新进展，每一次技术的飞跃都为我们打开了新的可能性。我们将总结2014年到2024年出现的各个超分算法的关键技术和创新点。无论您是人工智能的专业人士，还是对前沿科技保持好奇的爱好者，这篇文章都将为您展示深度学习如何在不断超越的视觉极限中扮演关键角色。
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由于卷积神经网络（CNN）能够从大规模数据中学习出具有良好泛化性的图像先验，因此这些模型已经被广泛应用于图像恢复及相关任务。最近，另一类神经网络架构——Transformer，在自然语言处理和高层次视觉任务上展现出了显著的性能提升。虽然 Transformer 模型在缓解CNN的缺点（例如有限的感受野和对输入内容的适应性差）方面有优势，但其计算复杂度随着空间分辨率的增加呈平方级增长，因此在涉及高分辨率图像的大多数图像恢复任务中应用起来非常困难。
Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration
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由于卷积神经网络（CNN）在从大规模数据中学习可概括的图像先验方面表现良好，因此这些模型已广泛应用于图像恢复和相关任务。最近，另一类神经架构 Transformer 在自然语言和高级视觉任务上表现出了显着的性能提升。虽然 Transformer 模型弥补了 CNN 的缺点（即有限的感受野和对输入内容的不适应性），但其计算复杂度随空间分辨率呈二次方增长，因此无法应用于大多数涉及高分辨率图像的图像恢复任务。
探秘高效序列处理： Restormer —— 深度学习的新星
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007 论文：Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration
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从大规模数据中学习图像先验：通过对大量图像数据的训练，使得卷积神经网络（CNN）能够提取和掌握一些图像的基本特征和规律，这些特征在不同的图像中可能会重复出现。Transformer架构在自然语言处理和高层次视觉任务中的显著性能提升。虽然Transformer模型克服了卷积神经网络（CNN）的局限性（如感受野有限和对输入内容的适应性差），但其计算复杂度随着空间分辨率的增加而呈二次增长。这使得在涉及高分辨率图像的图像修复任务中应用Transformer变得不可行。
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这个论文的主要想法是将 Transformer 模型应用到图像修复中，不过和一般的VIT模型不同的是，没有使用patch 级的特征进行 token 建模，可以理解为每个像素就是一个 token。Transformer block 主要包括两部分：一部分是self-attention 的计算，另一部分是 FFN 部分。作者也很自然的想到了改进这两个部分，提出了两个模块，分别是：Multi-Dconv Head Transposed Attention，主要改进 self-attention 部分。
（1-复现使用手册）Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration CVPR2022
qq_53826699的博客
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记得修改对应的路径哈~，比如我的就会这么改，不然就会安到默认路径（比如我的是home/ ）Go 的可执行文件目录添加到系统 PATH 变量中了。后面三个指令就是解压并安装 Go。不想上面这么麻烦的话，直接下载呗。文件会被下载到当前工作目录下。
图像重建Restormer介绍与使用
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图像恢复是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在通过算法修复损坏、模糊或缺失的图像信息，从而恢复图像的原始质量。随着图像处理技术的不断发展，图像恢复在许多领域都发挥着重要作用，如医学影像、遥感图像、文化遗产保护等。本次我将介绍一款在图像恢复的多个任务中表现都不错的一个网络Restormer，并介绍其环境配置与代码使用，帮助大家在实际项目中使用Restormer。在计算机视觉领域，高分辨率图像恢复是一个重要的挑战。图像在采集、传输或处理过程中，往往因为各种原因受到模糊、噪声等干扰，导致图像质量下降。
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1. 多尺度密集 Transformer 注意力模块（MDTA）核心机制：MDTA 利用多头自注意力机制（Multi - Head Self - Attention），从不同子空间捕捉特征间的关系，以增强特征表达能力。自注意力机制能够计算输入特征序列中每个位置与其他位置的关联程度，从而有效建模长距离依赖关系。具体操作：在 MDTA 中，输入特征被线性投影到多个头（head），每个头独立地计算注意力，然后将结果拼接并再次投影，得到最终输出。
CVPR 2022 | 刷新low-level视觉多项第一！Restormer：图像复原又一力作！
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点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：闪闪红星闪闪 |已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/...
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[论文阅读：Transformer] 2111 Restormer:Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration low-level领域最新Transformer: Restormer https://paperswithcode.com/paper/restormer-efficient-transformer-for-high 可以看到其已经在low-level领域屠榜了 代码：https://github.com/swz30/
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由于对大补丁的训练需要花费更长的时间，所以随着补丁大小的增加，我们减少了批处理的大小，以便在每个优化步骤中保持与固定补丁训练相同的时间。在代码实现上，用于生成k,q,v的三条支路中的1x1的卷积(point-wise)和3x3的Dconv(depth-wise) 是在原始输入上一起做的，完成后再在通道维度分成三块。但是在代码实现部分，两条支路中的1x1的卷积(point-wise)和3x3的Dconv(depth-wise) 是在原始输入上一起做的，完成后再在通道维度分成两块。
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【CV】图像恢复（降噪/超分/去雾/去雨/去模糊）顶会论文汇总
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### Restormer 图像修复框架介绍 Restormer 是一种高效的变压器架构，专为高分辨率图像修复而设计[^1]。该模型通过引入局部-全局自注意力机制来处理不同尺度的信息，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。 #### 主要特点 - **高效性**：Restormer 使用轻量级的设计理念，减少了参数数量并提高了推理速度。 - **高质量输出**：能够有效地去除噪声、模糊和其他类型的退化效果，恢复清晰锐利的视觉细节。 - **灵活性强**：适用于多种图像修复任务，如去噪、超分辨率重建以及JPEG压缩伪影移除等。 #### 架构概述 Restormer 的核心组件包括： - 局部窗口多头自注意（Local Window Multi-head Self Attention, LSA） - 跨层梯度路由单元（Cross-Gating Block） 这些模块共同作用于输入特征图的不同层次上，从而捕捉到丰富的空间依赖关系，并促进了信息的有效传递。 ```python import torch from restormer import Restormer # 假设已安装restormer库 model = Restormer() input_image_tensor = torch.randn(1, 3, 256, 256) # 创建一个随机张量作为示例输入 output_restored_image = model(input_image_tensor) ``` 此代码片段展示了如何加载预训练好的 Restormer 模型并对单个图像执行前向传播操作以获得修复后的版本。 ### 实现与部署指南 对于希望实际应用 Restormer 进行图像修复的研究人员或开发者来说，官方提供了完整的 GitHub 存储库链接，其中包含了详细的文档说明和技术支持资源。建议按照项目页面上的指导完成环境配置和数据准备步骤之后再尝试运行实验脚本或者集成至自己的应用程序当中。
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