CVPR 2024 | CAMixerSR：2K/8K/轻量级/全景图像超分又快又强！（字节&南开）

文章主旨：

本文提出了一种内容感知混合器（CAMixer），通过根据内容复杂度调整神经操作符（卷积与自注意力），优化了图像超分辨率任务的性能与计算量平衡。

关键要点：

• 提出内容感知混合器（CAMixer），能够根据区域复杂性动态分配不同的计算方式（卷积或自注意力）。
• 引入预测器模块生成偏移、mask和空间/通道注意力以提升分区准确性与计算效率。
• 基于CAMixer构建了CAMixerSR，在轻量级、大输入以及全方位图像超分辨率任务中展示了其卓越表现。
• 实验表明CAMixerSR在多个基准任务中显著优化了质量与计算复杂度之间的权衡。
• 通过消融研究和定量测试验证了CAMixer的核心组件对提升性能的关键作用。

内容结构：

• 介绍：阐述了当前图像超分辨率任务的挑战，包括高分辨率输入（2K-8K）的高计算负担，并总结了两种现有策略（加速框架与轻量级模型设计）的局限性。
• 方法：详细描述了CAMixer的架构与功能，包括预测模块、注意力分支及卷积分支的设计。提出了一种基于内容复杂度的动态计算路径，实现了更高效的图像处理。
• 实验：
  • 验证了CAMixerSR在轻量级SR、大图像SR和全景图像SR任务中的性能表现。
  • 通过消融研究分析了自注意力比例、预测器组件及输入条件等因素对性能的影响。
  • 展示了CAMixerSR在多个基准测试中的定量与定性结果，显著超越现有方法。
• 结论：总结了CAMixer的创新性设计、性能优势及其在图像超分辨率任务中的应用潜力。

文章总结：

本文通过整合模型加速与token混合设计策略，提出了一种高效的内容感知混合器，显著优化了图像超分辨率任务中的质量-计算量平衡，具有较高的应用价值与技术前景。

迭代失败的4个迹象，团队中了几个？快来看看如何解决！

了解更多

AI生成未来

查看原文：CVPR 2024 | CAMixerSR：2K/8K/轻量级/全景图像超分又快又强！（字节&南开）

文章来源：

AI生成未来

扫码关注公众号