Enhancing Image Quality by Reducing Compression Artifacts Using Dynamic Window Swin Transformer
Notice bibliographique
Résumé
Video/image compression codecs utilize the characteristics of the human visual system and its varying sensitivity to certain frequencies, brightness, contrast, and colors to achieve high compression. Inevitably, compression introduces undesirable visual artifacts. As compression standards improve, restoring image quality becomes more challenging. Recently, deep learning based models, especially transformer-based image restoration models, have emerged as a promising approach for reducing compression artifacts, demonstrating very good restoration performance. However, all the proposed transformer based restoration methods use a same fixed window size, confining pixel dependencies in fixed areas. In this paper, we propose a new and unique image restoration method that addresses the shortcoming of existing methods by first introducing a content adaptive dynamic window that is applied to self-attention layers which in turn are weighted by our channel and spatial attention module utilized in Swin Transformer to mainly capture long and medium range pixel dependencies. In addition, local dependencies are further enhanced by integrating a CNN based network inside the Swin Transformer Block to process the image augmented by our self-attention module. Performance evaluations using images compressed by one of the latest compression standards, namely the Versatile Video Coding (VVC), when measured in Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), our proposed approach achieves an average gain of 1.32dB on three different benchmark datasets for VVC compression artifacts reduction. Additionally, our proposed approach improves the visual quality of compressed images by an average of 2.7% in terms of Video Multimethod Assessment Fusion (VMAF).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».