Recently, Transformer-based image restoration networks have achieved promising improvements over convolutional neural networks due to parameter-independent global interactions. To lower computational cost, existing works generally limit self-attention computation within non-overlapping windows. However, each group of tokens are always from a dense area of the image. This is considered as a dense attention strategy since the interactions of tokens are restrained in dense regions. Obviously, this strategy could result in restricted receptive fields. To address this issue, we propose Attention Retractable Transformer (ART) for image restoration, which presents both dense and sparse attention modules in the network. The sparse attention module allows tokens from sparse areas to interact and thus provides a wider receptive field. Furthermore, the alternating application of dense and sparse attention modules greatly enhances representation ability of Transformer while providing retractable attention on the input image.We conduct extensive experiments on image super-resolution, denoising, and JPEG compression artifact reduction tasks. Experimental results validate that our proposed ART outperforms state-of-the-art methods on various benchmark datasets both quantitatively and visually. We also provide code and models at the website https://github.com/gladzhang/ART.

与普通的计算机视觉任务不同，将图像操作检测任务更多地关注图像的语义内容，更关注图像操纵的微妙信息。在本文中，通过改进的约束卷积提取的噪声图像用作模型的输入，而不是原始图像，以获得更微妙的操纵痕迹。同时，由高分辨率分支和上下文分支组成的双分支网络被用来尽可能捕获伪像的痕迹。通常，大多数操纵将操纵伪像在操纵边缘上。专门设计的操纵边缘检测模块是基于双分支网络构建的，以更好地识别这些工件。图像中像素之间的相关性与它们的距离密切相关。两个像素越远，相关性越弱。我们为自我发场模块添加了一个距离因子，以更好地描述像素之间的相关性。四个公开图像操作数据集的实验结果证明了我们模型的有效性。

它在智能代理系统中起着核心作用，以模拟代理的认知状态及其变化。为此，已经提出了一些正式系统。其中，认知逻辑侧重于不同认知属性（例如知识，信仰，常识等）和认知行动（例如，公开公告，私人公告，异步公告等）的逻辑定律。所有这些系统都不涉及代理与其环境之间的交互行为。通过丰富众所周知的$ \ pi $ -calculus，本文介绍了电子库，该论文提供了一个概念框架，以模拟代理人与认知状态的认知相互作用。与通常的过程演算不同，始终安排电子库中的所有系统以在认知状态下运行。为了抽象地形式化认知状态，提出了一群假设。此外，基于这些假设，电子钙的行为理论是在两个不同的观点中开发的。

超级分辨率（SR）是低级视觉区域的基本和代表任务。通常认为，从SR网络中提取的特征没有特定的语义信息，并且网络只能从输入到输出中学习复杂的非线性映射。我们可以在SR网络中找到任何“语义”吗？在本文中，我们为此问题提供了肯定的答案。通过分析具有维度降低和可视化的特征表示，我们成功地发现了SR网络中的深度语义表示，\ Texit {i.}，深度劣化表示（DDR），其与图像劣化类型和度数相关。我们还揭示了分类和SR网络之间的表示语义的差异。通过广泛的实验和分析，我们得出一系列观测和结论，对未来的工作具有重要意义，例如解释低级CNN网络的内在机制以及开发盲人SR的新评估方法。

基于关注的编码器解码器框架广泛用于场景文本识别任务。然而，对于当前的最先进的（SOTA）方法，就输入文本图像的本地视觉和全局上下文信息的有效使用而言，存在改进的余地，以及场景之间的鲁棒相关性处理模块（编码器）和文本处理模块（解码器）。在本文中，我们提出了一种表示和相关性增强的编码器解码器框架（Rceed）来解决这些缺陷和断裂性能瓶颈。在编码器模块中，将本地视觉功能，全局上下文特征和位置信息进行对齐并融合以生成小型综合特征图。在解码器模块中，使用两种方法来增强场景和文本特征空间之间的相关性。 1）解码器初始化由从编码器导出的整体特征和全局瞥觉矢量引导。 2）通过多头一般注意力产生的富集瞥见载体的特征来帮助RNN迭代和每个时间步骤的字符预测。同时，我们还设计了一个LABRAMORM-DROPOUT LSTM单元，以改善模型的可变文本的概括。基准的广泛实验展示了在现场文本识别任务中的有利性能，尤其是不规则的性能。

卷积神经网络在过去十年中允许在单个图像超分辨率（SISR）中的显着进展。在SISR最近的进展中，关注机制对于高性能SR模型至关重要。但是，注意机制仍然不清楚为什么它在SISR中的工作原理。在这项工作中，我们试图量化和可视化SISR中的注意力机制，并表明并非所有关注模块都同样有益。然后，我们提出了关注网络（A $ ^ 2 $ n）的注意力，以获得更高效和准确的SISR。具体来说，$ ^ 2 $ n包括非关注分支和耦合注意力分支。提出了一种动态注意力模块，为这两个分支产生权重，以动态地抑制不需要的注意力调整，其中权重根据输入特征自适应地改变。这允许注意模块专门从事惩罚的有益实例，从而大大提高了注意力网络的能力，即几个参数开销。实验结果表明，我们的最终模型A $ ^ 2 $ n可以实现与类似尺寸的最先进网络相比的卓越的权衡性能。代码可以在https://github.com/haoyuc/a2n获得。

The recurrent structure is a prevalent framework for the task of video super-resolution, which models the temporal dependency between frames via hidden states. When applied to real-world scenarios with unknown and complex degradations, hidden states tend to contain unpleasant artifacts and propagate them to restored frames. In this circumstance, our analyses show that such artifacts can be largely alleviated when the hidden state is replaced with a cleaner counterpart. Based on the observations, we propose a Hidden State Attention (HSA) module to mitigate artifacts in real-world video super-resolution. Specifically, we first adopt various cheap filters to produce a hidden state pool. For example, Gaussian blur filters are for smoothing artifacts while sharpening filters are for enhancing details. To aggregate a new hidden state that contains fewer artifacts from the hidden state pool, we devise a Selective Cross Attention (SCA) module, in which the attention between input features and each hidden state is calculated. Equipped with HSA, our proposed method, namely FastRealVSR, is able to achieve 2x speedup while obtaining better performance than Real-BasicVSR. Codes will be available at https://github.com/TencentARC/FastRealVSR

相邻帧的比对被认为是视频超分辨率（VSR）中的重要操作。高级VSR模型，包括最新的VSR变形金刚，通常配备精心设计的对齐模块。但是，自我注意机制的进步可能违反了这种常识。在本文中，我们重新考虑了对齐在VSR变压器中的作用，并进行了几种违反直觉的观察。我们的实验表明：（i）VSR变形金刚可以直接利用来自非对齐视频的多帧信息，并且（ii）现有的对齐方法有时对VSR变形金刚有害。这些观察结果表明，我们可以仅通过删除对齐模块并采用更大的注意力窗口来进一步提高VSR变压器的性能。然而，这样的设计将大大增加计算负担，无法处理大型动议。因此，我们提出了一种称为斑块对齐的新的，有效的对准方法，该方法将图像贴片而不是像素对齐。配备贴片对齐的VSR变形金刚可以在多个基准测试上证明最先进的性能。我们的工作提供了有关如何在VSR中使用多帧信息以及如何为不同网络/数据集选择对齐方法的宝贵见解。代码和模型将在https://github.com/xpixelgroup/rethinkvsralignment上发布。

表面缺陷检测是确保工业产品质量的极其至关重要的步骤。如今，基于编码器架构的卷积神经网络（CNN）在各种缺陷检测任务中取得了巨大的成功。然而，由于卷积的内在局部性，它们通常在明确建模长距离相互作用时表现出限制，这对于复杂情况下的像素缺陷检测至关重要，例如杂乱的背景和难以辨认的伪缺陷。最近的变压器尤其擅长学习全球图像依赖性，但对于详细的缺陷位置所需的本地结构信息有限。为了克服上述局限性，我们提出了一个有效的混合变压器体系结构，称为缺陷变压器（faft），用于表面缺陷检测，该检测将CNN和Transferaler纳入统一模型，以协作捕获本地和非本地关系。具体而言，在编码器模块中，首先采用卷积茎块来保留更详细的空间信息。然后，贴片聚合块用于生成具有四个层次结构的多尺度表示形式，每个层次结构之后分别是一系列的feft块，该块分别包括用于本地位置编码的本地位置块，一个轻巧的多功能自我自我 - 注意与良好的计算效率建模多尺度的全球上下文关系，以及用于功能转换和进一步位置信息学习的卷积馈送网络。最后，提出了一个简单但有效的解码器模块，以从编码器中的跳过连接中逐渐恢复空间细节。与其他基于CNN的网络相比，三个数据集上的广泛实验证明了我们方法的优势和效率。

本文报告了NTIRE 2022关于感知图像质量评估（IQA）的挑战，并与CVPR 2022的图像恢复和增强研讨会（NTIRE）研讨会（NTIRE）讲习班的新趋势举行。感知图像处理算法。这些算法的输出图像与传统扭曲具有完全不同的特征，并包含在此挑战中使用的PIP数据集中。这个挑战分为两条曲目，一个类似于以前的NTIRE IQA挑战的全参考IQA轨道，以及一条侧重于No-Reference IQA方法的新曲目。挑战有192和179名注册参与者的两条曲目。在最后的测试阶段，有7和8个参与的团队提交了模型和事实表。几乎所有这些都比现有的IQA方法取得了更好的结果，并且获胜方法可以证明最先进的性能。