基于轻量级变形卷积的超分辨率网络研究

倪铭; 卢晨晖

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基于轻量级变形卷积的超分辨率网络研究

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目前的超分辨率方法一般是通过加深网络深度或宽度来提高性能,存在运行时间长、计算力资源大幅增加等缺点。因此设计了一种轻量级的变形卷积网络LDCN(Lightweight deformable convolutional network),以普通卷积和变形卷积为基础组件,以改进的知识蒸馏方式进行连接,同时提出一种增强的特征注意力融合模块,能够自适应地为特征分配权重,提高特征融合效率。实验结果表明,所提出的LDCN能够在使用较小参数量的同时提高重建图像的PSNR和SSIM,主观视觉效果也有所提高。

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来源
《计算机时代》 |2023年第8期|1-4|共5页
作者
倪铭; 卢晨晖;
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作者单位

上海工程技术大学机械与汽车工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
超分辨率; 重建; 轻量级; 特征融合; 变形卷积;

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