Dec, 2021

用于轻量级单图像超分辨率的动态残差自注意力网络

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TL;DR本文提出了一种动态残差自注意力网络 (DRSAN) 用于轻量级单图像超分辨率，着重于建筑块之间的残差连接的自动设计，该网络通过动态残差关注 (DRA) 调整它的结构以适应输入统计数据，并进一步使用残差自注意力 (RSA) 模块提高性能。实验结果表明，DRSAN 在 SISR 的网络性能与计算复杂度之间提供了有效的权衡。
发现论文，激发创造
  • 超锐利：使用残差稠密网络进行单幅图像超分辨率研究

    该研究使用 Residual Dense Networks（RDN）架构并分析了其组件的重要性，通过利用原始低分辨率（LR）图像的分层特征，该架构实现了卓越的性能，具有四个主要块，包括作为核心的残留密集块（RDB），并通过使用各种损失指标的研究和分析评估了体系结构的有效性，将其与其他不同体系结构和组件的最先进模型进行比较。

    Apr, 2023

  • 深度自适应推断网络用于单幅图像超分辨率

    本文提出了一种名为 AdaDSR 的单图像超分辨率方法，使用自适应推理网络和轻量级适配器模块来预测局部网络深度，并使用高效的稀疏卷积进行自适应推理。

    Apr, 2020

  • 轻量级多尺度特征交互网络图像超分辨率

    本文提出了一种轻量级多尺度特征交互网络（MSFIN）用于图像超分辨率，通过扩展感受野和利用来自各种尺度的低分辨率观察图像的信息特征以及交互连接。此外，设计了一种轻量级的循环残差通道注意块（RRCAB）以便使网络受益于通道注意机制同时保持足够轻量级。与现有技术相比，本文所提出的 MSFIN 能够以更轻量的模型实现可比性能。

    Mar, 2021

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    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

  • 深度生成对抗残差卷积网络用于真实世界超分辨率

    通过提出一种深度残差卷积生成对抗网络（SRResCGAN）来解决真实世界中图像修复过程缺失的问题，该网络通过对 HR 领域的像素级监督来对模型进行敌对训练，并利用残差学习和凸优化技术来最小化能量函数，我们的实验表明，该方法易于部署到其他下采样算子和移动 / 嵌入式设备上，并且能够更好地适应真实世界中的图像噪声问题。

    May, 2020

  • 自适应加权学习网络轻量级图像超分辨率

    本研究提出了一种自适应加权超分辨率网络（AWSRN），其中包括局部融合块（LFB）和自适应加权多尺度（AWMS）模块，以提高超分辨率任务中的效率和性能。实验结果表明，AWSRN 取得了比当前最先进的方法更好的性能，并且具有轻便的特点。

    Apr, 2019

  • 图像去噪的双残差注意力网络

    本文提出了一种基于 Dual-branch Residual Attention Network（DRANet）的图像降噪方法，通过增宽网络结构和注意力机制获得更好的去噪效果。实验证明，相比于其他已有的方法，该方法能够更好地处理合成和真实场景下的噪声。

    May, 2023

  • 图像超分辨率的迭代网络

    本研究提出了一种基于迭代优化的新型迭代超分辨率网络（ISRN）来解决单幅图像超分辨率问题，使用特征归一化和残差结构来提高网络表示性能，并在多项测试基准中展示了其在恢复图像结构信息和图像质量提高方面的卓越表现。

    May, 2020

  • 蓝图可分离残差网络用于高效图像超分辨率

    本文介绍了一种名为 Blueprint Separable Residual Network（BSRN）的超分辨率模型。该模型使用 blueprint separable convolution（BSConv）替代了冗余的卷积操作，并引入了更有效的注意力机制，实现了高效的图像超分辨率，是目前效果最好的超分辨率方法之一。

    May, 2022

  • 动态网络图像超分辨率

    本文介绍了一种动态网络（DSRNet）用于图像超分辨率，它包含了残差增强块、宽增强块、特征细化块和构建块。DSRNet 不仅能提取更准确的图像超分辨率信息，还能适用于复杂场景，并具有更轻便的结构。

    Oct, 2023