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使用像素级分类加速图像超分辨率网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖高效的框架——混合专家隐式超分辨率（MoEISR），能够以任意比例进行超分辨率重建，而不损失重建质量。实验证明，MoEISR能够在缩减高达73%的浮点运算的同时，提供相当或更优的峰值信噪比。
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关键要点
- 单张图像超分辨率（SISR）在深度卷积网络中取得显著进展，但传统网络只能放大到固定比例。
- 本文介绍了一种新颖高效的框架——混合专家隐式超分辨率（MoEISR），能够以任意比例进行超分辨率重建。
- MoEISR在提高计算效率的同时，不损失重建质量。
- 该框架利用轻量级映射器模块动态分配最适合的解码专家给每个像素。
- MoEISR能够在缩减高达73%的浮点运算（FLOPs）的同时，提供相当或更优的峰值信噪比（PSNR）。
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