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CAMixerSR: 只需更多关注细节
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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
通过ConvFormer和CFSR提出了一种轻量级图像超分辨率解决方案，使用大卷积核卷积替代自注意模块，实现了较长范围依赖关系和广泛接受域的建模，保留了更多高频信息，并在计算成本和性能之间取得了平衡。
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关键要点
- 引入了卷积变换层（ConvFormer）和基于ConvFormer的超分辨率网络（CFSR）。
- 提出了一种有效且高效的轻量级图像超分辨率解决方案。
- 使用大卷积核卷积替代自注意模块，实现较长范围依赖关系和广泛接受域的建模。
- 在计算成本稍微增加的情况下保留了更多高频信息。
- 相对于现有的轻量级超分辨率方法，在计算成本和性能之间取得了先进的平衡。
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