基于Transformer的图像去模糊算法：Restormer

我将为您详细讲解Restormer算法，这是一个基于Transformer架构的高效图像去模糊算法。

1. 问题背景
图像去模糊旨在从模糊图像中恢复清晰图像，这是一个典型的逆问题。传统方法通常基于物理先验，但泛化能力有限。基于CNN的方法虽然取得了进展，但受限于局部感受野，难以建模长距离依赖关系。Restormer通过引入Transformer架构，在全局信息建模方面展现出优势。

2. 核心创新点
Restormer的核心创新在于：

• 多头转置注意力(MDTA)：在通道维度而非空间维度计算注意力，降低计算复杂度
• 门控前馈网络(GDFN)：通过门控机制控制特征传递
• 分层渐进式设计：逐步提升分辨率，平衡效率与性能

3. 网络架构详解

3.1 整体结构
网络采用编码器-解码器架构，包含4个尺度：

• 第1级：输入分辨率(如256×256)
• 第2级：下采样2倍(128×128)
• 第3级：下采样4倍(64×64)
• 第4级：下采样8倍(32×32)

每个尺度包含多个Restormer块，通过卷积进行下采样和上采样。

3.2 Restormer块
每个块包含两个关键组件：

输入 → 层归一化 → MDTA → 层归一化 → GDFN → 输出

4. 多头转置注意力(MDTA)
这是Restormer最核心的创新：

4.1 传统自注意力问题
标准自注意力在空间维度计算，复杂度为O(H²W²C)，对于高分辨率图像计算量巨大。

4.2 MDTA实现步骤
假设输入特征X ∈ R^(H×W×C)

1. 通过1×1卷积生成Q、K、V：

   • Q = W_Q * X # 维度: H×W×Ĉ
   • K = W_K * X # 维度: H×W×Ĉ
   • V = W_V * X # 维度: H×W×C

2. 转置并重塑维度：

   • 将Q、K从(H×W×Ĉ)重塑为(Ĉ×HW)
   • 将V从(H×W×C)重塑为(C×HW)

3. 计算注意力权重：

   注意力 = Softmax((Q^T × K) / √d) × V^T
   

   其中d是缩放因子，复杂度仅为O(HWC²)

5. 门控前馈网络(GDFN)
GDFN在标准前馈网络上引入门控机制：

5.1 具体结构

输入X → 层归一化
     → 1×1卷积(扩展维度) → GELU激活 → 3×3深度可分离卷积 → GELU激活
     → 1×1卷积(恢复维度) → 门控权重

门控权重控制信息流动，增强网络表达能力。

6. 渐进式学习策略
Restormer采用粗到细的策略：

1. 在低分辨率级别捕获全局上下文
2. 逐步上采样并融合特征
3. 在高分辨率级别恢复细节

7. 损失函数
采用Charbonnier损失函数：

L = √(||Y_pred - Y_gt||² + ε²)

其中ε=1e-3，相比L1损失对异常值更鲁棒。

8. 关键优势

• 计算效率：MDTA将复杂度从空间平方降低到通道平方
• 全局建模：Transformer架构有效捕获长距离依赖
• 细节保持：渐进式设计在多个尺度恢复细节
• 通用性强：在运动去模糊、散焦去模糊等任务都表现优异

9. 实际应用效果
在GoPro、REDS等标准数据集上，Restormer相比之前最佳方法：

• PSNR提升约1-2dB
• 推理速度提升3-5倍
• 在复杂运动模糊场景下仍能保持清晰的边缘和纹理

这个算法展示了如何将Transformer有效应用于底层视觉任务，通过巧妙的维度转置和渐进式设计，解决了传统自注意力在计算复杂度方面的瓶颈。