使用像素注意力实现高效图像超分辨率
本研究旨在设计一种新的关注区块，其见解来自于 SR 网络的局部归因图解释。我们使用轻量级全局像素访问模块处理全局区域，使用 Intra-Patch 自我关注模块处理局部区域，并使用级联补丁划分策略来提高恢复图像的感知质量。实验结果表明，我们的方法比最先进的轻量级 SR 方法表现更好。
Nov, 2022
本篇论文介绍了一种基于 SPARNet 和 Face Attention Units（FAU）的空间注意力残差网络（SPARNet），能够在处理低分辨率人脸图像时捕捉到关键面部结构并生成高质量和高分辨率的结果。研究表明，该方法在多种度量标准上的表现优于当前最先进的方法，并能够对合成和真实世界低质量人脸图像进行有效泛化，不需要额外的人工标记数据。
Dec, 2020
本研究提出一种基于注意力机制的反向投影网络（ABPN）用于图像超分辨率，使用增强的反向投影块提高低分辨率特征残差，结合空间注意力块（SAB）学习不同层次中特征之间的交叉相关性，并加入完善后的反向投影块（RBPB）进行重建，实验结果表明该方法在定量和定性指标上均取得了最新的优秀结果。
Oct, 2019
本文提出了一种双极化自注意力块 (Polarized Self-Attention, PSA) 来解决细粒度计算机视觉任务中的高质量像素回归问题，凭借极化滤波和增强以及在通道枝和空间枝中的最大表示能力，PSA 在 2D 姿态估计和语义分割基准测试上优于标准基准和先进技术。
Jul, 2021
本文提出了一个卷积神经网络（CNN）的多尺度关注网络（MAN），其中包括多尺度大型核关注（MLKA）和门控空间关注单元（GSAU），以提高卷积 SR 网络的性能。实验结果表明，我们的 MAN 可以在不同的状态下实现各种平衡。
Sep, 2022
通过应用大感受野，我们提出了一种称为 Symmetric Visual Attention Network (SVAN) 的方法来改进高效超分辨率重建，减少了算法参数的数量并提高了模型的感知能力。实验结果表明，我们的方法只使用了现有 SOTA 方法约 30% 的参数，却能获得高质量的超分辨率重建结果。
Jan, 2024
本文提出了一种基于注意力机制的两阶段深度卷积神经网络，可以在从粗到细的方式下进行超分辨率图像重建，并通过使用多层上下文关联特征的多层上下文注意力块和利用高分辨率空间中的有用线索来重建高分辨率图像的重要细化关注块，以提高超分辨率性能并获得良好的视觉效果
Apr, 2021
通过采用二值化特征融合（BFF）结构，提出了基于残差组（RG）的多尺度特征提取模块和通道注意力机制的混合残差注意网络（HRAN），能够显著提高图像超分辨率的性能。
Jul, 2019
本文提出了一种连续的隐式关注网络，称为 CiaoSR，以解决在单张图片超分辨率重建中可能遇到的局部模型信息不足、感受野受限的问题，并在多个基准数据集上实验表明 CiaoSR 显著优于现有的单个图像超分辨率方法，并取得了任意比例超分辨率任务的最佳性能。
Dec, 2022