倒置残差块 (IRB) 是轻量级 CNN 的基础架构,但基于注意力的设计尚未认可任何对应物。我们的工作从统一的角度重新思考了高效 IRB 的轻量级基础架构和 Transformer 中的实用组件,将基于 CNN 的 IRB 扩展到基于注意力的模型,并抽象出一个单残差元移动块 (MMBlock) 用于轻量级模型设计。遵循简洁但有效的设计标准,我们...
图像超分Transformer模型综述 | 图像超分辨率 (SR) 旨在从受特定退化过程影响的低分辨率图像中恢复高分辨率图像。这是通过增强细节和视觉质量来实现的。基于 Transformer 的方法的最新进展重塑了图像超分辨率,实现了超越 CNN 和 GAN 等以前深度学习方法的高质量重建。这有效地解决了以前方法的局限性,例如有限的接受域、...