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基于多尺度低高频信息的跨黑注意力图像超分辨率变换器ML-CrAIST
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究提出了多种新型网络结构以提升单张图像超分辨率性能，包括整体注意力网络（HAN）、轻量级卷积神经网络、混合Transformer和CNN注意网络等。这些模型通过引入不同的注意力机制和模块，在图像重构中表现优异，超越了现有方法，具有更高的效率和更好的视觉效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种整体注意力网络（HAN），包括层注意力模块（LAM）和通道-空间注意力模块（CSAM），以解决通道注意力对不同图层相关性的忽视问题。
- 设计了一种轻量级卷积神经网络，采用像素关注机制，参数量显著低于现有模型，效果良好。
- 提出了一种高效的长程注意力网络，结合变换器和转移学习结构，使用自我注意力机制和多尺度自我注意力模块。
- 开发了Hybrid Attention Transformer模型，融合通道注意力和基于窗口的自注意机制，实验结果显示其超分辨率性能优于现有方法。
- 提出了多尺度关注网络（MAN），通过多尺度大型核关注和门控空间关注单元提高卷积SR网络性能。
- 设计了一种新的关注区块，结合全局像素访问模块和Intra-Patch自我关注模块，提升图像恢复的感知质量。
- HTCAN混合Transformer和CNN注意网络在NTIRE 2023立体图像超分辨率挑战中获胜。
- 引入卷积非局部稀疏注意力块（NLSA）扩展混合变压器架构，改善定量和主观性能。
- 提出混合多轴聚合网络（HMA），通过叠加残差混合Transformer块和网格注意力块提升超分辨率视觉任务的特征潜力。
- 将transformer-based SR网络转换为分层transformers（HiT-SR），使用扩展的分层窗口聚合不同尺度特征，提升SR性能。
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延伸问答
什么是整体注意力网络（HAN）？
整体注意力网络（HAN）是一种新型网络结构，旨在解决通道注意力对不同图层相关性的忽视问题，包含层注意力模块（LAM）和通道-空间注意力模块（CSAM）。
轻量级卷积神经网络的特点是什么？
轻量级卷积神经网络采用像素关注机制，参数量显著低于现有模型，且在图像超分辨率任务中表现良好。
Hybrid Attention Transformer模型的创新点是什么？
Hybrid Attention Transformer模型融合了通道注意力和基于窗口的自注意机制，实验结果显示其超分辨率性能优于现有方法。
多尺度关注网络（MAN）如何提高超分辨率性能？
多尺度关注网络（MAN）通过多尺度大型核关注和门控空间关注单元来提升卷积SR网络的性能。
HTCAN模型在NTIRE 2023挑战中的表现如何？
HTCAN混合Transformer和CNN注意网络在NTIRE 2023立体图像超分辨率挑战中获胜，展示了其优越的性能。
HiT-SR的设计理念是什么？
HiT-SR通过将transformer-based SR网络转换为分层transformers，使用扩展的分层窗口聚合不同尺度特征，以提升超分辨率性能。
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