초록
반사 중첩 현상은 복잡하며 실제 세계에서 널리 분포되어 있어, 이로 인해 문제의 다양한 단순화된 선형 및 비선형 수식이 도출되었습니다. 본 논문에서는 기존 모델들의 약점을 조사한 결과를 바탕으로 학습 가능한 잔여 항을 도입하여 더욱 일반적인 형태의 중첩 모델을 제안합니다. 이는 분해 과정에서 잔여 정보를 효과적으로 포착하고, 분리된 층들이 완전하도록 안내하는 역할을 합니다. 이러한 장점을 최대한 활용하기 위해, 우리는 새로운 듀얼 스트림 상호작용 메커니즘과 의미 피라미드 인코더를 갖춘 강력한 분해 네트워크를 포함하여 네트워크 구조를 세심하게 설계하였습니다. 다수의 실제 세계 벤치마크 데이터셋에서 우리의 접근법이 최신 연구보다 우월함을 검증하기 위해 광범위한 실험과 아바레이션 연구가 수행되었습니다. 우리의 코드는 https://github.com/mingcv/DSRNet 에서 공개적으로 이용 가능합니다.