论文标题：Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration

论文链接：https://arxiv.org/abs/2106.03106

作者单位：中国科学院大学 & 澳门大学

本文提出一种有效且高效的基于Transformer的架构Uformer用于图像复原，它采用Transformer模块构建了一种分层编解码网络，在图像去噪、图像去雨、图像去模糊任务上表现SOTA！

在本文中，我们提出了 Uformer，这是一种有效且高效的基于 Transformer 的架构，其中我们使用 Transformer 块构建分层编码器-解码器网络以进行图像恢复。 Uformer 有两个核心设计，使其适合这项任务。第一个关键元素是局部增强的窗口 Transformer 块，我们使用非重叠的基于窗口的自注意力来减少计算要求，并在前馈网络中使用深度卷积来进一步提高其捕获潜力当地情况。第二个关键要素是我们探索了三种跳过连接方案，以有效地将信息从编码器传递到解码器。在这两种设计的支持下，Uformer 在捕获有用的图像恢复依赖项方面具有很高的能力。在多个图像恢复任务上的大量实验证明了 Uformer 的优越性，包括图像去噪、去、去模糊和去梦。我们希望我们的工作将鼓励进一步的研究，以探索用于低级视觉任务的基于 Transformer 的架构。

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