基于多尺度特征交互网络的轻量图像超分辨率
图像与视频处理
2021-06-23 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
近来,具有深度复杂卷积神经网络结构的单图像超分辨率(SISR)方法取得了令人瞩目的性能。然而,这些方法以更高内存消耗为代价来提升性能,难以应用于存储与计算资源受限的移动设备。为解决此问题,我们提出一种轻量多尺度特征交互网络(MSFIN)。针对轻量SISR,MSFIN扩展感受野并从多尺度与交互连接中充分挖掘低分辨率观测图像的信息化特征。此外,我们设计轻量循环残差通道注意力块(RRCAB),使网络在保持足够轻量的同时受益于通道注意力机制。若干基准上的大量实验证实,所提MSFIN能以更轻量模型取得与SOTA相当的性能和。
引用
@article{arxiv.2103.13028,
title = {Lightweight Image Super-Resolution with Multi-scale Feature Interaction Network},
author = {Zhengxue Wang and Guangwei Gao and Juncheng Li and Yi Yu and Huimin Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.13028},
year = {2021}
}
备注
ICME2021, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9428136