오늘 리뷰할 논문은 Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration이라는 페이퍼입니다. 해당 논문에서는 고해상도 이미지의 품질 개선 task를 해결하기 위한 모델을 제안하였습니다. 구조만 놓고 보면 Transformer를 U-Net에 적용한 모양처럼 보입니다. 연세대학교에 계시는 Ming-Hsuan Yang 교수님이 교신저자로 참여하신 논문이라고 합니다. 일반적으로 Transformer 모델은 모델 자체가 가지고 있는 파라미터의 수와는 별개로 모델에 들어오는 token의 갯수가 늘어날 수록 연산에 드는 computational cost가 늘어나게 됩니다. 비전 분야에서는 이미지 사이즈가 커진다는 것이 곧 token 갯수의 증가..
