基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型OA北大核心CSTPCD
现有的基于深度学习的单张图像超分辨率(single image super-resolution, SISR)模型通常是通过加深网络层数来提升模型的拟合能力,没有充分提取和复用特征,导致重建图像的质量较低。针对该问题,提出了基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型。该模型在特征提取模块使用残差中嵌入残差(residual in residual, RIR)的结构,该网络的特征提取模块由包含多个残差块的残差组构成,并且在每个残差组内进行局部特征融…查看全部>>
盘展鸿;朱鉴;迟小羽;蔡瑞初;陈炳丰
广东工业大学计算机学院,广州510006广东工业大学计算机学院,广州510006北京航空航天大学青岛研究院,山东青岛266000广东工业大学计算机学院,广州510006广东工业大学计算机学院,广州510006
信息技术与安全科学
超分辨率深度学习特征融合注意力机制
《计算机应用研究》 2022 (3)
P.884-888,5
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