【摘 要】
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近年来,基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法取得了令人瞩目的成果。基于像素级注意力网络的图像超分辨率重建方法能够在极小的参数量下获得良好的重建性能,是目前最先进的轻量化超分辨率重建方法之一。但是,受到各模块参数量的限制,像素级注意力网络训练缓慢和收敛条件苛刻的问题变得日益突出。针对这些问题,提出了一种基于自适应权重学习的轻量化超分辨率重建网络。该网络使用多个自适应权重模块组成非线性映射网
【机 构】
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西安电子科技大学机电工程学院,陕西西安710071;西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071
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近年来,基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法取得了令人瞩目的成果。基于像素级注意力网络的图像超分辨率重建方法能够在极小的参数量下获得良好的重建性能,是目前最先进的轻量化超分辨率重建方法之一。但是,受到各模块参数量的限制,像素级注意力网络训练缓慢和收敛条件苛刻的问题变得日益突出。针对这些问题,提出了一种基于自适应权重学习的轻量化超分辨率重建网络。该网络使用多个自适应权重模块组成非线性映射网络,每个模块能够提取到不同层级的特征信息,在每个自适应权重模块中,利用注意力分支和无注意力分支分别获取相
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