AIM20|超轻量型超分网络|MAFFSRN

Method

上图给出了所提方法的整体网络框架图，很明显它是VDSR类型的网络架构。MAFFSRN包含多个FFG模块，与多尺度上采样模块。MAFFSRN首先采用一个Conv提取特征，然后采用多个FFG进行特征精炼与增强，最后采用多尺度上采样模块进行超分得到残差图，最后与bicubic结果相加得到最终的超分结果。(注：作者认为该网络结构属于RDN系列，但从笔者角度来看应当属于VDSR系列)

对于给定输入低分辨率 图像，浅层特征提取可以描述如下：

接下来，就是采用多个FFG对浅层特征进行精炼与曾倩过来，该过程可以描述为：

最后的多尺度重建过程可以描述如下：

上面对该文所提MAFFSRN进行概括性介绍，下面就要对其中的一些关键性模块进行更为充分的介绍与分析咯。

FFG

我们首先来介绍一个FFG这个模块，它有多个MAB模块(见下一小节内容)构成。下图给出了几种形式的MAB组合模式，HFF可以算作“一次性”融合模式，BFF可以视作“分组”融合模式，而该文所提用到的则是第三种“渐进式”融合模式，见下图c。

在BFF特征融合模式中，先对特征进行分组，相邻组特征通过concat方式进行融合得到组数减半的特征，顺次进行特征融合；而在所提M-BFF特征融合模式中，则是采用“渐进式”的特征融合，也就是说先融合两组，融合结果在于第三组融合，依次进行融合得到最终的融合特征。

受启发与ShuffleNet，在特征融合时作者引入了“通道置换”思想混合不同通道的信息，同时起到降低计算量目的。最后的特征输出则是采用自适应残差学习的方式，见MAB部分的示意图。注：请恕笔者知识面浅薄，未能搞懂这里的“通道置换”到底有什么作用。在ShuffleNet一文中，“通道置换”是为了进行组卷积时组间“信息交互”，而这里后接的是1x1卷积，好像不需要进行这个操作，就算进行了这个操作，在推理阶段它也可以和后接的1x1卷积合并，懵逼状态。

MAB

前面已经介绍了FFG，那么接下来就要介绍一下MAB模块了，见上图右(注：上图左即为FFG的更详细示意图)。

MAB着重强调了通道注意力机制的重要性，RFANet一文中同时引入了空域注意力机制与通道注意力机制(称之为ESA，感兴趣者可以查看超越RCAN，图像超分又一峰：RFANet)，见下图。

该文作者在ESA的基础上进行了引入扩张卷积(不仅可以降低内存占用，同时可以提升感受野，进而提升模型性能)使其更高效，更进一步，作者将多个扩张卷积的输出结果通过Add方式融合以消除Gridding问题。与此同时，作者引入了另一种高效的注意力机制(cost-efficient attention, CEA)用于精炼输入特征,CEA有1x1卷积与depthwise卷积构成。

Experiments

“实验是检验真理的唯一标准”，所以为更好的说明所提方法的有效性，作者进行了充分的实验对比分析。

在模型配置方面，作者提供了两个模型：MAFFSRN与MAFFSRN-L。MAFFSRN包含4个FFG，每个FFG包含4个MAB；MAFFSRN-L则包含8个FFG，每个FFG包含4个MAB。在MAB中，1x1卷积的通道下降因子为4，stride卷积的stride=3，扩展卷积的因子分别为1和2，自适应参数 初始化为0.5，网络中的通道数默认为32。

在训练数据方面，作者还采用DIV2K进行模型训练，验证集则为Set5、Set14、B100、Urban100等。

在训练超分方面，作者采用了AdamP优化器，初始学习率为 ，每200epoch折半，合计训练1000epoch；数据增强方法为标准方法(随机镜像、随机旋转)，Batch=16，输入块大小为 。

在度量准则方面，作者采用YCbCr空间Y通道的PSNR与SSIM；同时作者还对比了参数量、FLOPs等。

我们首先来看一下消融实验结果对比，下表给出了不同特征融合模式的性能对比。

下表给出了“通道置换”添加前后的性能对比。

下表给出了MAB中不同卷积的性能对比。

下表给出了不同优化器训练模型的性能对比。

接下来就是重点了，下表给出了所提方法与其他SOTA方法的性能对比与视觉效果对比。

下面给出了AIM20超分竞赛的结果对比，注：该竞赛要求超分的指标与ESRGAN(PSNR导向训练)在DIV2K相当的前提下尽可能降低计算量、参数量以及内存占用。内存占用采用torch.cuda.max_memory_allocated()进行测试，FLOPs则是在输入 测试。所提方法在DIV2K验证集上的平均速度为0.104s(100张平均)。

全文到此结束，对该文感兴趣的同学建议去查看一下原文。

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