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基于Transformer的超分辨率网络探究

作者：黄石君胡仕刚
学科：文化科学 > 教育学
创建时间：2024-02-21
出处：《教学与研究》 2023年第23期
机构：湖南科技大学信息与电气工程学院湘潭 411201

简介：摘要：随着深度学习的快速发展，各个领域的算法取得了重大突破，Transformer在超分辨率领域中被广泛使用。因此本文应用了注意力机制的Transformer进行超分辨率任务，主要介绍了超分辨率的基本构造和性能指标。
标签：超分辨率，注意力，Transformer

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基于注意力机制的图像超分辨率研究

作者：吴大荣胡仕刚
学科：文化科学 > 教育学
创建时间：2024-04-15
出处：《教学与研究》 2024年第3期
机构：湖南科技大学信息与电气工程学院湖南湘潭

简介：摘要：近年来，深度卷积神经网络（CNNs）在图像超分辨率（SISR）上取得了优异的性能。然而，大多数基于cnn的深度SR模型由于其接受域较小，不能捕获全局环境，也不能充分利用中间特征，这限制了它们的性能和应用。为了解决这一问题，我们提出了一种基于窗口注意机制的图像超分辨率重建网络。
标签：深度学习注意力机制图像超分辨率

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