本文提出了基于结构重参数化技术训练高效的 VGG-style 超分辨率网络，并探讨了针对超分辨率网络的 BN 问题的解决方法以及设计了新的 RePSR 块，实验证明该方法可以在不同的模型大小下达到更高的性能和更好的性能和实际运行时间平衡。

May, 2022

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

本研究提出了一种新的超分辨率模型 ——A^2N 模型，该模型中引入了注意力机制，并通过动态调整注意力机制使模型达到更高的性能。实验表明，该模型表现出优异的性能。

Apr, 2021

本文介绍了如何使用图像识别中的归因方法，结合音频数据，帮助可视化深度神经网络自动语音识别模型中输入的哪些特征对输出结果影响最大。通过比较 Layer-wise Relevance Propagation（LRP）、Saliency Maps 和 Shapley Additive Explanations（SHAP）这三种可视化技术，展示了归因方法的优势和应用前景，包括在检测对抗性样本方面。

Feb, 2022

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

本研究旨在设计一种轻量级卷积神经网络，用于图像超分辨率，提出了一种像素关注机制用于构建简洁且有效的网络，并分别提出了基于像素关注的主干和重建分支的构建块。该模型具有较好效果且参数量只有 SRResNet 和 CARN 的 17.92％和 17.09％。

Oct, 2020

深度状态空间模型（SSMs）面临着真实世界部署中的对抗性扰动（APs）所带来的严重安全挑战。本研究评估了 SSMs 的不同结构变种在对抗训练（AT）中的对抗鲁棒性（AR）表现，并发现引入注意力机制对于 SSMs 在 AT 中具有更好的稳健性和泛化性之间的权衡，并提出了一种简单而有效的自适应缩放（AdS）机制以解决引入 RO 问题的困境。

Jun, 2024

本文研究了如何通过特征重组、自注意力、稀疏 / 协作学习等手段来比较变量数量、质量和无序异质图像集的相似度，并在实验中取得了领先的成果，解决了人脸识别和人物重识别等问题。

Aug, 2019

本篇论文提出一种名为 LAM 的局部指向图方法，通过对超分辨率（SR）神经网络模型及图像的像素引入模糊因子，探索其对模型输出结果的影响，结果表明：1）输入像素范围越广，SR 性能越好；2）采用更广范围的注意力机制及非局部卷积核能提取越多的特征；3）大多数深度网络具有足够大的感受野；4）相对于深度结构而言，具有规则线条或网格的纹理更易被模型识别和利用。

Nov, 2020

本文重新思考了 VSR Transformers 中对齐模块的作用，并通过实验证明，采用 patch alignment 对 VSR Transformers 的性能有助于提高。

Jul, 2022