基于CNN-Transformer混合构架的轻量图像超分辨率方法OA
针对基于混合构架的图像超分模型通常需要较高计算成本的问题,提出了一种基于CNN-Transformer混合构架的轻量图像超分网络STSR(Swin-Transformer-based Single Image Super-Resolution)。首先,提出了一种并行特征提取的特征增强模块(Feature Enhancement Block, FEB),由卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和轻量型Tr…查看全部>>
林承浩;吴丽君
福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108
计算机与自动化
图像超分辨率轻量化卷积神经网络Transformer
《网络安全与数据治理》 2024 (3)
P.27-33,7
国家自然科学基金项目(62271151)福建省自然科学基金项目(2021J01580)。
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