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公开(公告)号：CN117252756A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310945726.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于对称视觉注意力网络的高效图像超分辨率方法，利用大核卷积的大感受野来提高图像的重建质量，以瓶颈式感受野结构和对称式注意力结构提升深度特征的提取能力，使网络的学习能力进一步增强，使用不同的高效卷积组合，大大减少了参数的数量，同时保持了较大的感受野，以确保重建质量。然后根据感受野大小形成瓶颈注意力块，通过对称结构得到对称大核注意力模块。通过实验对比结果，说明本发明提出的方法可以达到减少网络参数数量，提升网络性能和效率的目的，实现了轻量化的高效图像超分辨率途径。
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