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用于图像超分辨率的轻量级非本地网络( LIGHTWEIGHT NON-LOCAL NETWORK FOR IMAGE SUPER-RESOLUTION )
Risheng Wang Tao Lei Wenzheng Zhou Qi Wang Asoke K Nandi
目前常用的用于图像超分辨率重建的深度卷积网络往往通过增加网络深度和使用注意力机制来提高图像重建效果。然而，这些网络受到两个问题的困扰。首先是更深的网络容易造成更高的计算成本和更多的GPU内存占用。二是传统的注意机制往往会忽略图像的空间信息，导致图像细节信息的丢失。针对这些问题，本文提出了一种用于图像超分辨率的轻量级非局部网络(LNLN)。拟议的网络有两个贡献。首先，我们使用非局部模块代替正常注意模块获得更大的感受野，提取更全面的特征信息，这有助于提高图像SR重建结果。其次，我们用深度可分卷积(DSC)代替香草卷积重建残差块，大大减少了参数数量和计算开销。在5个常用的公共数据集上对LNLN和比较网络进行了评价,实验表明,LNLN在重构性能、参数个数和存储空间等方面均优于现有网络。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown Biogeosciences讨论。《地球科学》杂志2016年4月15日出版，doi:10.5194/bg-2016-68, 2016。CC-BY 3.0许可证。下载
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