| 基于注意力信息关注与渐进梯度约束的二值化超分辨率网络 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>2232 K | |
| 標簽： 二值化网络 超分辨率 计算机视觉 | |
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| 文檔介紹：基于Transformer 的网络在图像超分辨率任务上表现优异 , 但高昂的内存和计算成本限制了它在实际中 的应用部署 。为此 , 基于 SwinIR 网络实现了一个二值化的轻量化超分辨网络 BiSR-AG。首先 , 利用现有的二值 方法基于 SwinIR 实现了一个二值化基线网络 。进一步 , 设计了一个基于注意力信息关注模块以充分匹配二值化 模型的信息容量 。此外 , 使用了渐进梯度更新区间约束训练策略来缓解注意力机制中存在部分参数不更新的问 题 。实验证明 , BiSR-AG 网络有效压缩了模型大小 , 并保持了较好的重建效果和感知质量。 | |
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