Un red residual de extracción de características de múltiples ramas para una superresolución de imagen ligera
Autores: Liu, Chunying; Wan, Xujie; Gao, Guangwei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un red residual de extracción de características de múltiples ramas para una superresolución de imagen ligera
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Mapeo de relaciones
SR de imagen ligera
Red Residual de Extracción de Características de Múltiples Ramas
Módulo de Fusión de Características Residuales de Múltiples Ramas
Bloque de Fusión de Características de Atención Multiescala
Módulo Transformador
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La superresolución de imagen de una sola imagen (SISR) busca elucidar las relaciones de mapeo entre imágenes de baja resolución y alta resolución. Sin embargo, los modelos de red de alto rendimiento a menudo implican una cantidad significativa de parámetros y cálculos, lo que presenta limitaciones en aplicaciones prácticas. Por lo tanto, priorizar un peso ligero y eficiencia se vuelve crucial al aplicar la superresolución de imagen (SR) a escenarios del mundo real.
Descripción
La superresolución de imagen de una sola imagen (SISR) busca elucidar las relaciones de mapeo entre imágenes de baja resolución y alta resolución. Sin embargo, los modelos de red de alto rendimiento a menudo implican una cantidad significativa de parámetros y cálculos, lo que presenta limitaciones en aplicaciones prácticas. Por lo tanto, priorizar un peso ligero y eficiencia se vuelve crucial al aplicar la superresolución de imagen (SR) a escenarios del mundo real.