基于信道注意力机制卷积神经网络的图像超分辨率

端木春江; 姚松林

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基于信道注意力机制卷积神经网络的图像超分辨率

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cqvip:在图像超分辨率中,现有的卷积神经网络的方法较传统方法有明显的优势。然而,图像超分辨率的更深层卷积神经网络难以训练。同时,由于低分辨率图像包含丰富的低频特征信息,而这些信息在信道上与高频信息一起被平等地对待,因此阻碍了卷积神经网络的表达能力。文章提出了基于信道注意力机制的卷积神经网络,充分考虑信道之间的相互依赖性,自适应地重新调整信道的特征。实验表明,该算法较以前的算法可以实现更好的性能和更清晰的视觉效果。

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来源
《计算机时代》 |2020年第4期|26-2832|共4页
作者
端木春江; 姚松林;
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作者单位

浙江师范大学物理与电子信息工程学院浙江金华 321004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像处理; 图像超分辨率; 卷积神经网络; 信道注意力机制;

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