基于CNN-Transformer混合構(gòu)架的輕量圖像超分辨率方法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:2458 K
標(biāo)簽: 圖像超分辨率 輕量化 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹:針對基于混合構(gòu)架的圖像超分模型通常需要較高計算成本的問題,提出了一種基于CNN-Transformer混合構(gòu)架的輕量圖像超分網(wǎng)絡(luò)STSR(Swin-Transformer-based Single Image Super-Resolution)。首先,提出了一種并行特征提取的特征增強模塊(Feature Enhancement Block,F(xiàn)EB),由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)和輕量型Transformer網(wǎng)絡(luò)并行地對輸入圖像進(jìn)行特征提取,再將提取到的特征進(jìn)行特征融合。其次,設(shè)計了一種動態(tài)調(diào)整模塊(Dynamic Adjustment,DA),使得網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)輸入圖像來動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸出,減少網(wǎng)絡(luò)對無關(guān)信息的依賴。最后,采用基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集來測試網(wǎng)絡(luò)的性能,實驗結(jié)果表明STSR在降低模型參數(shù)量的前提下仍然保持較好的重建效果。
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