典型文献
基于区域互补注意力和多维注意力的轻量级图像超分辨率网络
文献摘要：
轻量级卷积神经网络具有参数量较小、计算量较小、推理速度较快等特点,但性能受到极大限制.为了进一步提升轻量级图像超分辨率网络的性能,文中提出基于区域互补注意力和多维注意力的轻量级图像超分辨率网络.网络基本构件是双支路的多交互残差块,可有效融合多尺度特征.为了提高特征的利用率和表达能力,设计轻量且有效的区域互补注意力,使特征图不同区域的信息互相补充.同时设计多维注意力,分别在通道维和空间维建模像素间的依赖关系.实验表明文中网络性能较优,并将当前轻量级超分辨率网络的复杂度和性能平衡提升到一个较高水平.
文献关键词：
图像超分辨率;卷积神经网络;特征融合;注意力机制;多尺度特征;区域信息互补
中图分类号：
作者姓名：
周登文;王婉君;马钰;高丹丹
作者机构：
华北电力大学 控制与计算机工程学院 北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]周登文;王婉君;马钰;高丹丹-.基于区域互补注意力和多维注意力的轻量级图像超分辨率网络)[J].模式识别与人工智能,2022(07):625-636
A类：
区域信息互补
B类：
补注,多维注意力,图像超分辨率,超分辨率网络,轻量级卷积神经网络,参数量,计算量,推理速度,基本构件,双支,支路,残差块,有效融合,多尺度特征,表达能力,特征图,相补,像素,依赖关系,明文,中网,网络性能,特征融合,注意力机制
AB值：
0.236454
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