在本文中,提出了一种新颖的用于图像超分辨率的纹理Transformer网络(TTSR:TextureTransformer Network for ImageSuper-Resolution ),其中低分辨率LR和参考Ref图像分别表示为Transformer中的查询和关键字。TTSR由四个紧密相关的模块组成,这些模块针对图像生成任务进行了优化,包括:DNN的可学习纹理提取器(learnabletexture ...
【ICLR 2024】Recursive Generalization Transformer For Image Super-Resolution 苍梧 程序员1 人赞同了该文章 论文解决的问题 问题提出:传统的Transformer架构在图像超分辨率(SR)任务中表现出色,但其自注意力(SA)机制的计算复杂度随着图像尺寸的增加而呈二次方增长。为了降低计算开销,现有方法通常只在局部区域内使用SA,...
在本文中,提出了一种新颖的用于图像超分辨率的纹理Transformer网络(TTSR:TextureTransformer Network for ImageSuper-Resolution ),其中低分辨率LR和参考Ref图像分别表示为Transformer中的查询和关键字。TTSR由四个紧密相关的模块组成,这些模块针对图像生成任务进行了优化,包括:DNN的可学习纹理提取器(learnabletexture extractor...
在本文中,提出了一种新颖的用于图像超分辨率的纹理Transformer网络(TTSR:TextureTransformer Network for ImageSuper-Resolution ),其中低分辨率LR和参考Ref图像分别表示为Transformer中的查询和关键字。TTSR由四个紧密相关的模块组成,这些模块针对图像生成任务进行了优化,包括:DNN的可学习纹理提取器(learnabletexture extractor...
论文: HiT-SR: Hierarchical Transformer for Efficient Image Super-Resolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/2407.05878 论文代码:https://github.com/XiangZ-0/HiT-SR Introduction 图像超分辨率(SR)是一项经典的低级视觉任务,旨在将低分辨率(LR)图像转换为具有更好视觉细节的高分辨率(HR)图像。如何解决不适定...
In this paper, we propose a novel Texture Transformer Network for Image Super-Resolution (TTSR), in which the LR and Ref images are formulated as queries and keys in a transformer, respectively. TTSR consists of four closely-related modules optimized for image generation tasks, includ...
本文方法:TextureTransformer Network for ImageSuper-Resolution (TTSR) 图2.提出的纹理变换器Transformer。Q,K、Vare分别是从上采样的LR图像,依次向下/上采样的Ref图像和原始Ref图像中提取的纹理特征。修正从DNN主干提取的LR特征,并进一步与传递的纹理特征T融合以生成SR输出。
[10] F. Yang et al, Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution, CVPR (2020). [11] D. Zhang et al, Feature Pyramid Transformer, ECCV (2020). [12] Y. Zhao et al, The SpeechTransformer for Large-scale Mandarin Chinese Speech Recognition. ICASSP 2019. [13] A. Gulati...
视觉Transformer还可以用于图像生成任务,例如图像超分辨率重建(Super-Resolution)、图像去噪(Image Denoising)等。在这些任务中,视觉Transformer通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,生成高质量的高分辨率图像。例如,SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)结合了CNN和视觉Transformer的思想,通过学习低...
视觉Transformer还可以用于图像生成任务,例如图像超分辨率重建(Super-Resolution)、图像去噪(Image Denoising)等。在这些任务中,视觉Transformer通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,生成高质量的高分辨率图像。例如,SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)结合了CNN和视觉Transformer的思想,通过学习低...