轻型多注意力融合网络实现图像超分辨率重建

陈新宇; 方金生

doi:10.16007/j.cnki.issn2095-7122.2023.04.011

摘要

提出一种轻量型多注意力融合网络（multi-attention fusion network,MAFN），在不影响网络性能的前提下，可有效地降低网络参数量和计算复杂度. MAFN由多个多尺度卷积注意力模块构建而成，而每个多尺度卷积注意力模块由支路残差多尺度卷积块、若干个非线性自由激活块及级联式的通道注意力和空间注意力机制组成.多尺度卷积注意力模块通过支路残差多尺度卷积块提取不同视野下的特征信息，并通过非线性自由激活块及注意力机制的融合以增强网络特征表征能力.实验表明，MAFN可有效提升网络性能和降低网络参数模型，且优于其他的先进方法.

单位
闽南师范大学

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更新时间：2024-03-18 12:15

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