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。

算法描述
Restormer是一种基于Transformer的端到端图像恢复模型，专门设计用于处理图像去模糊等计算密集型图像恢复任务。与传统的卷积神经网络不同，Restormer通过自注意力机制来捕获长距离依赖关系，同时通过精心设计的组件来保持计算效率。

解题过程详解

1. 问题分析
图像去模糊的核心挑战在于：

• 模糊通常由相机抖动、物体运动或失焦引起
• 需要同时处理局部细节和全局上下文信息
• 计算复杂度高，特别是对于高分辨率图像
• 传统CNN的感受野有限，难以建模长距离依赖

2. Restormer整体架构
Restormer采用编码器-解码器结构，包含以下关键组件：

• 多尺度分层设计：逐步提取特征
• 门控前馈网络（GDFN）：替代标准前馈网络
• 多头转置注意力（MDTA）：高效的自注意力机制
• 局部增强前馈网络（LeFF）：增强局部特征处理

3. 关键组件详解

3.1 多头转置注意力（MDTA）
这是Restormer的核心创新之一：

步骤1：特征投影
输入特征X ∈ R^(H×W×C) 通过三个1×1卷积分别投影为Q、K、V

步骤2：维度转置
将通道维度转置到前面：Q、K、V ∈ R^(C×H×W) → 重塑为R^(C×N)，其中N=H×W

步骤3：注意力计算
注意力 = Softmax((Q^T K) / √d) V^T
其中d是缩放因子，通常取通道数的平方根

步骤4：输出投影
通过1×1卷积将注意力输出映射回原始维度

MDTA的优势在于计算复杂度从O(N²C)降低到O(NC²)，更适合高分辨率图像。

3.2 门控前馈网络（GDFN）
GDFN替代了标准Transformer的前馈网络：

输入X分成两部分：X₁和X₂
门控机制：G = φ(W_g₁ * X₁) ⊙ (W_g₂ * X₂)
其中：
- W_g₁和W_g₂是1×1卷积
- φ是GELU激活函数
- ⊙是逐元素相乘
输出：X₁ + W_o * G

这种设计允许网络有选择地传递信息，提升特征表示能力。

3.3 局部增强前馈网络（LeFF）
在GDFN基础上进一步引入局部性：

步骤1：通道扩展（1×1卷积）
步骤2：深度卷积（3×3 DWConv）捕获局部信息
步骤3：通道压缩（1×1卷积）

这样既保持了全局感受野，又增强了局部特征处理。

4. 多尺度处理流程
Restormer采用4级编码器-解码器结构：

编码器阶段：

级别1：输入→特征提取→Restormer块×N→下采样
级别2：特征→Restormer块×N→下采样
级别3：特征→Restormer块×N→下采样
级别4：特征→Restormer块×N（瓶颈层）

解码器阶段：

级别4：瓶颈特征→Restormer块×N→上采样+跳跃连接
级别3：融合特征→Restormer块×N→上采样+跳跃连接
级别2：融合特征→Restormer块×N→上采样+跳跃连接
级别1：融合特征→Restormer块×N→输出卷积

5. 训练细节

5.1 损失函数
采用Charbonnier损失：
L = √(||Ŷ - Y||² + ε²)
其中ε=10⁻³，对异常值更鲁棒。

5.2 优化策略

• 优化器：AdamW
• 学习率：余弦退火调度
• 数据增强：随机旋转、翻转、颜色抖动
• 批大小：根据GPU内存调整

6. 性能优势分析

6.1 计算效率

• MDTA减少了计算复杂度
• 分层设计避免了处理全分辨率特征图
• 并行化设计充分利用GPU

6.2 恢复质量

• 自注意力机制捕获全局依赖
• 门控机制有选择地增强重要特征
• 多尺度处理适应不同大小的模糊核

7. 实际应用考虑

7.1 部署优化

• 模型剪枝：移除不重要的注意力头
• 知识蒸馏：训练更小的学生网络
• 量化：将FP32转换为INT8推理

8. 与其他方法对比

相比传统CNN：

• 更大的有效感受野
• 更好的长距离依赖建模
• 对复杂模糊模式更强的适应能力

相比标准Transformer：

• 计算复杂度显著降低
• 内存使用更高效
• 更适合高分辨率图像处理

Restormer通过精心设计的Transformer块和多尺度架构，在保持计算效率的同时，显著提升了图像去模糊的质量，特别是在处理运动模糊和散焦模糊等复杂情况时表现出色。