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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 991 - 994 (4page)
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The process of converting low-quality images into high-quality images is referred to as image restoration. The performance of image restoration, which was classically difficult to solve, has increased with the development of neural networks. In particular, Transformer-based image restoration models achieved stateof-the-art performance. However, although these models have sufficient potential, image restoration has been conducted only on images with single degradation. In this paper, we propose Two-stage U-Net-based Transformer (TUT) that can restore images with mixed degradation by dividing complex problem into simple yet effective two-stage problems. To be specific, TUT utilizes two-stage U-Net and Spatial-wise/Channel-wise Transformer with modulators are used in each stage. Our TUT was able to restore images with mixed spatial and color degradation, outperforming other comparative models in both quantitative and qualitative aspects.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Experiment
4. Conclusion
References
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