Uformer：Transformer在图像恢复中的新应用

"Uformer是一种基于Transformer的图像恢复架构，由两个关键设计组成：局部增强窗口Transformer块和可学习的多尺度恢复调制器。这种方法在处理图像去噪、运动去模糊、散焦去模糊和去除其他退化时，能够有效地捕获局部和全局依赖关系，同时保持较低的计算复杂度。Uformer在多个图像恢复任务上展现出优秀的性能，与现有最先进的算法相媲美。" Uformer是针对图像恢复领域的一个创新架构，主要针对基于卷积神经网络（ConvNet）的传统方法在捕捉长期依赖关系上的不足。传统的ConvNet在处理高分辨率图像时可能会丢失重要的局部细节，尤其是在处理复杂的图像恢复任务时。为此，Uformer引入了两个独特的设计： 1. 局部增强窗口Transformer块（LeWin Transformer block）：该块采用了非重叠窗口的自注意力机制，以取代全局自注意力。这使得Uformer能够在保持较低计算复杂度的同时，有效地捕获局部上下文信息。通过限制注意力范围，LeWin Transformer在处理高分辨率特征图时避免了计算复杂度的急剧增加。 2. 可学习的多尺度恢复调制器（Multi-scale Spatial Bias）：这个调制器设计用于调整Uformer解码器不同层的功能，特别是在多个尺度上。这种调制器以轻量级的形式引入，能够在恢复图像细节方面表现出色，而不会显著增加额外的参数和计算成本。 Uformer的这两个核心组件协同工作，使其能够同时处理局部和全局的信息，这对于图像恢复至关重要。在实际应用中，Uformer在多项图像恢复任务，如图像去噪、运动去模糊、散焦去模糊等上进行了测试，并取得了优异的性能，甚至超越了一些现有的最佳算法。这表明，Transformer架构在处理图像恢复问题上有巨大的潜力，可以弥补传统ConvNet的不足。 此外，值得注意的是，Uformer的研究是在华为诺亚方舟实验室实习期间完成的，体现了学术界与工业界的合作。通过开源代码和模型，研究者们鼓励社区进一步探索和优化这一架构，推动图像恢复技术的发展。 总结来说，Uformer是Transformer架构在图像恢复领域的一个重要突破，它通过创新的LeWin Transformer块和多尺度恢复调制器，实现了高效且精确的图像恢复，有望成为未来图像处理和计算机视觉领域的一个重要工具。