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摘要
基于卷积神经网络的单图像超分网络性能已经远超传统算法，为进一步提升网络表征能力及网络性能，许多研究在网络架构中使用了注意力机制。该文首先回顾注意力机制在单图像超分中的研究，并将其划分为基于一阶注意力机制和基于高阶注意力机制两类方法；然后，对比基于注意力机制的超分网络在网络规模、内存占用、计算量、网络损失类型和注意力机制架构差异，验证了不同注意力机制模块的性能差异，并使用最新的超分可视化分析工具为实验提供侧面证明；最后，分析和讨论基于注意力机制的算法研究在处理真实退化图像方面存在的挑战，指出超分技术发展的关键瓶颈及未来发展方向。
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单位中国科学院深圳先进技术研究院; 神思电子技术股份有限公司; 西北工业大学
