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基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络
1
作者
陈冠豪
徐丹
+2 位作者
贺康建
施洪贞
张浩
《图学学报》
北大核心
2025年第1期35-46,共12页
基于Transformer的图像超分辨率重建方法近年来表现出了显著的性能。针对现有方法仍然面临诸如高频信息不完全恢复、图像重建时附加像素激活不足、跨窗口信息交互不充分以及由残差连接引起的训练不稳定等挑战,提出了基于转置注意力和CN...
基于Transformer的图像超分辨率重建方法近年来表现出了显著的性能。针对现有方法仍然面临诸如高频信息不完全恢复、图像重建时附加像素激活不足、跨窗口信息交互不充分以及由残差连接引起的训练不稳定等挑战,提出了基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络(TSA-SFNet)。TSA-SFNet通过调整窗口多头自注意力模块来缓解残差连接引起的振幅问题,并引入通道注意力以激活更多像素进行图像重建。此外,为了加强相邻窗口之间的交互以捕获更多的结构信息,并实现对高频细节更全面的重建,同时引入了重叠窗口注意力和卷积前馈神经网络。在经典的超分辨率任务和真实世界的超分辨率挑战方面对该网络模型进行了定量和定性评估。实验结果表明,TSA-SFNet在5个常用基准数据集上取得了最好的结果,并生成了更为逼真的超分辨率重建图像。
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关键词
图像超分辨率重建
重叠窗口注意力
高频信息恢复
像素激活
自
注意力
机制
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职称材料
题名
基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络
1
作者
陈冠豪
徐丹
贺康建
施洪贞
张浩
机构
云南大学信息学院
出处
《图学学报》
北大核心
2025年第1期35-46,共12页
基金
国家自然科学基金(62162068,62202416)。
文摘
基于Transformer的图像超分辨率重建方法近年来表现出了显著的性能。针对现有方法仍然面临诸如高频信息不完全恢复、图像重建时附加像素激活不足、跨窗口信息交互不充分以及由残差连接引起的训练不稳定等挑战,提出了基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络(TSA-SFNet)。TSA-SFNet通过调整窗口多头自注意力模块来缓解残差连接引起的振幅问题,并引入通道注意力以激活更多像素进行图像重建。此外,为了加强相邻窗口之间的交互以捕获更多的结构信息,并实现对高频细节更全面的重建,同时引入了重叠窗口注意力和卷积前馈神经网络。在经典的超分辨率任务和真实世界的超分辨率挑战方面对该网络模型进行了定量和定性评估。实验结果表明,TSA-SFNet在5个常用基准数据集上取得了最好的结果,并生成了更为逼真的超分辨率重建图像。
关键词
图像超分辨率重建
重叠窗口注意力
高频信息恢复
像素激活
自
注意力
机制
Keywords
image super-resolution
overlapping window attentions
high frequency information recovery
pixel activation
self-attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于转置注意力和CNN的图像超分辨率重建网络
陈冠豪
徐丹
贺康建
施洪贞
张浩
《图学学报》
北大核心
2025
0
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