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基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络
被引量：
3
1
作者
周颖
裴盛虎
+1 位作者
陈海永
许士博
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期843-856,共14页
针对大多数图像超分辨率重建方法利用单尺度卷积进行特征提取,导致特征提取不充分的问题,提出基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络。为充分利用各个层次特征中的上下文信息,设计了多尺度特征融合块,其基本单元由自适应双尺度块、...
针对大多数图像超分辨率重建方法利用单尺度卷积进行特征提取,导致特征提取不充分的问题,提出基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络。为充分利用各个层次特征中的上下文信息,设计了多尺度特征融合块,其基本单元由自适应双尺度块、多路径渐进式交互块和自适应双维度注意力依次串联组成。首先,自适应双尺度块自主融合两个尺度的特征,获得了更丰富的上下文特征;其次,多路径渐进式交互块以渐进的方式交互自适应双尺度块的输出特征,提高了上下文特征之间的关联性;最后,自适应双维度注意力自主选择不同维度注意力细化输出特征后,提高了输出特征的鉴别力。实验结果表明,在Set5,Set14,BSD100和Urban100测试集上,本文方法在PSNR和SSIM定量指标上相比于其他主流方法相均有提升,尤其对于纹理细节难以恢复的Urban100测试集,本文方法在比例因子为×4时,相较于现有最优方法SwinIR,PSNR和SSIM指标分别提升了0.05 dB和0.0045;在视觉效果方面,本文的重建图像具有更多的纹理细节。
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关键词
超分辨率
多尺度特征
注意力机制
自适应权重
渐进式信息交互
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职称材料
题名
基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络
被引量：
3
1
作者
周颖
裴盛虎
陈海永
许士博
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北省控制工程技术研究中心
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期843-856,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.U21A20482,No.62073117)
河北省自然科学基金资助项目(No.F202202064)。
文摘
针对大多数图像超分辨率重建方法利用单尺度卷积进行特征提取,导致特征提取不充分的问题,提出基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络。为充分利用各个层次特征中的上下文信息,设计了多尺度特征融合块,其基本单元由自适应双尺度块、多路径渐进式交互块和自适应双维度注意力依次串联组成。首先,自适应双尺度块自主融合两个尺度的特征,获得了更丰富的上下文特征;其次,多路径渐进式交互块以渐进的方式交互自适应双尺度块的输出特征,提高了上下文特征之间的关联性;最后,自适应双维度注意力自主选择不同维度注意力细化输出特征后,提高了输出特征的鉴别力。实验结果表明,在Set5,Set14,BSD100和Urban100测试集上,本文方法在PSNR和SSIM定量指标上相比于其他主流方法相均有提升,尤其对于纹理细节难以恢复的Urban100测试集,本文方法在比例因子为×4时,相较于现有最优方法SwinIR,PSNR和SSIM指标分别提升了0.05 dB和0.0045;在视觉效果方面,本文的重建图像具有更多的纹理细节。
关键词
超分辨率
多尺度特征
注意力机制
自适应权重
渐进式信息交互
Keywords
super-resolution
multi-scale feature
attention mechanism
adaptive weights
progressive information interaction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络
周颖
裴盛虎
陈海永
许士博
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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