SRFormer：革新图像超分辨率的Transformer架构

SRFormer：革新图像超分辨率的Transformer架构

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sr/SRFormer

项目介绍

SRFormer是由南开大学和字节跳动联合开发的一种新型图像超分辨率（SR）模型，该模型在ICCV 2023上发表。SRFormer的核心创新在于其置换自注意力机制（Permuted Self-Attention, PSA），这一机制在保持计算效率的同时，显著提升了图像超分辨率的效果。SRFormer不仅在经典图像SR、轻量级图像SR和真实世界图像SR任务中表现出色，还通过更少的参数和计算量实现了超越现有最先进模型（如SwinIR）的性能。

项目技术分析

置换自注意力机制（PSA）

SRFormer的PSA机制通过重新思考和优化传统的移位窗口自注意力机制，解决了其在处理大窗口时计算负担过重的问题。PSA通过在通道和空间信息之间找到一个平衡点，使得每个Transformer块能够在更大范围内建立成对的相关性，同时减少了计算复杂度。

模型性能

在DIV2K数据集上的X2 SR任务中，SRFormer在Set5、Set14、B100、Urban100和Manga109等多个测试集上均优于SwinIR，尤其是在Urban100数据集上，SRFormer的PSNR得分达到了33.86dB，比SwinIR高出0.46dB，而参数数量和计算量却更少。

项目及技术应用场景

应用场景

SRFormer适用于多种图像超分辨率场景，包括但不限于：

• 经典图像SR：适用于需要高精度图像重建的场景，如医学影像、卫星图像等。
• 轻量级图像SR：适用于移动设备和嵌入式系统，能够在资源受限的环境下提供高质量的图像增强。
• 真实世界图像SR：适用于处理低质量、噪声较多的图像，如监控视频、老照片修复等。

技术优势

• 高效性：PSA机制在保持高性能的同时，显著降低了计算复杂度，适合在资源受限的环境中部署。
• 易用性：SRFormer的PSA机制可以通过几行代码轻松集成到现有的Transformer模型中，方便开发者进行二次开发和优化。

项目特点

简单而有效

SRFormer的设计理念是简单而有效，通过置换自注意力机制，SRFormer在保持模型简洁性的同时，实现了卓越的性能。

强大的性能

SRFormer在多个图像超分辨率任务中均表现出色，尤其是在处理大窗口和高分辨率图像时，其性能优势更为明显。

易于集成

SRFormer的PSA机制易于集成到现有的Transformer模型中，开发者可以通过简单的代码修改，快速实现模型的优化和升级。

结语

SRFormer作为一种新型的图像超分辨率模型，通过其创新的置换自注意力机制，为图像处理领域带来了新的可能性。无论是在学术研究还是实际应用中，SRFormer都展现出了巨大的潜力。我们期待SRFormer能够成为未来图像超分辨率研究的重要工具，并为相关领域的技术进步做出贡献。

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项目地址: SRFormer GitHub
论文链接: ICCV 2023 Paper
预训练模型: Pretrained Models
可视化结果: Visual Results

SRFormer Official code for "SRFormer: Permuted Self-Attention for Single Image Super-Resolution" (ICCV 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sr/SRFormer