Restormer

Restormer 项目介绍

项目背景

Restormer是一个高效的Transformer模型，旨在解决高分辨率图像的修复问题。现代卷积神经网络（CNNs）在大规模数据中学习通用图像先验方面表现出色，因此被广泛应用于图像修复及相关任务。然而，CNN在处理图像时面临着限定的感受野和内容适应性问题。最近，Transformers在自然语言处理和高层视觉任务中展示了显著的性能提升。但其计算复杂度随空间分辨率呈二次增长，限制了其在高分辨率图像修复任务中的应用。因此，Restormer通过对多头注意力和前馈网络等关键组成部分进行设计改进，使其能够有效捕获远距离的像素交互，且适用于处理大型图像。

网络架构

Restormer采用了一种独特的网络架构，结合了Transformers的强大功能与针对高分辨率图像的优化设计。此模型在多种图像修复任务上，取得了目前行业领先的成绩，包括图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像与双像素数据），以及图像去噪（高斯灰度/彩色去噪，和真实图像去噪）。

使用指南

安装

要运行Restormer，需要安装一些特定的依赖包，具体安装步骤请参考对应的安装说明文件。

演示

用户可以在自己的图像上测试Restormer的预训练模型，包括去雨、运动去模糊、散焦去模糊、去噪等任务。可以利用Google Colab或命令行接口进行测试。例如，执行以下命令可以对一个图像目录进行单图像散焦去模糊：

python demo.py --task Single_Image_Defocus_Deblurring --input_dir './demo/degraded/' --result_dir './demo/restored/'

训练与评估

项目提供了去雨、运动去模糊、散焦去模糊、去噪任务的训练和测试说明，用户可以在相应目录下找到详细信息。

项目成果

实验结果表明，Restormer在多个图像处理任务中实现了有效的性能，涵盖了如图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像及双像素数据）和图像去噪（包括高斯噪声和真实数据）等方面。

致谢与相关工作

Restormer的开发基于BasicSR工具箱和HINet模型，并在一些关联工作中得到了应用。这些关联工作包括更快的图像修复和增强学习、跨阶段逐步的图像修复、以及真实图像的修复与增强学习等。

联系方式

如果您对Restormer有任何问题，请通过邮箱与开发者联系：waqas.zamir@inceptioniai.org

希望这篇介绍能够帮助您更好地了解和使用Restormer，为您的图像修复任务提供强大支持。