LMLT：低到高的多级视觉变换器用于图像超分辨率
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对现有视觉变换器(ViT)在图像超分辨率中的复杂性和高内存使用等问题，提出了一种新颖的低到高多级变换器(LMLT)。此方法通过对每个头的特征大小进行变化，从而更有效地捕捉局部与全局信息，并成功解决了自注意力模型的窗口边界问题。实验表明，LMLT在保持或超越最新ViT图像超分辨率方法性能的同时，显著降低了推理时间和GPU内存使用。
本研究提出了一种新颖的低到高多级变换器(LMLT)，用于解决现有视觉变换器(ViT)在图像超分辨率中的复杂性和高内存使用等问题。LMLT在保持或超越最新ViT图像超分辨率方法性能的同时，显著降低了推理时间和GPU内存使用。
