基于CNN-Transformer混合構架的輕量圖像超分辨率方法
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大小:2458 K
標簽: 圖像超分辨率 輕量化 卷積神經網絡
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文檔介紹:針對基于混合構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混合構架的輕量圖像超分網絡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,FEB),由卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)和輕量型Transformer網絡并行地對輸入圖像進行特征提取,再將提取到的特征進行特征融合。其次,設計了一種動態調整模塊(Dynamic Adjustment,DA),使得網絡能根據輸入圖像來動態調整網絡的輸出,減少網絡對無關信息的依賴。最后,采用基準數據集來測試網絡的性能,實驗結果表明STSR在降低模型參數量的前提下仍然保持較好的重建效果。
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