超越子空间隔离：用于轻场图像超分辨率的多对多变形器
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入卷积和 Transformer，本文提出了一种新颖的 Many-to-Many Transformer（M2MT）算法，以解决光场图像超分辨率问题中的低维空间隔离限制，实现了跨子孔径图像的全局优化，从而显著改善了性能。
该论文提出了一种基于Transformers的新型LFSR公式，通过自我注意力层建立长程几何依赖关系，并利用光场的梯度图引导序列学习。在多个光场数据集上评估，表现优异，超越其他方案。
