HiT-SR：高效图像超分辨率的层次 Transformer
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。通过将 transformer-based SR 网络转换为分层 transformers（HiT-SR），以便在保持高效设计的同时，使用多尺度特征提升 SR 性能，我们提出了一种通用策略。相比于传统的固定小窗口，我们使用扩展的分层窗口来聚合不同尺度的特征并建立长距离依赖关系，进而通过线性复杂度的空间 - 通道相关方法，从分层窗口高效地获取空间和通道信息。大量实验证实了 HiT-SR...
介绍了S2R框架，用于理想和盲超分辨率任务。该框架包括基于transformer的SR模型和自上而下的训练策略。实验结果显示，S2R在理想SR条件下优于其他模型，并在盲模糊条件下具有更好的视觉效果和更快的收敛速度。
