京东金融鸿蒙端部署AI超分模型实践(纯干货)

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京东科技开发者
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京东金融鸿蒙端部署AI超分模型实践

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本研究提出了一种新的超分辨率模型GRFormer，通过引入分组残差自注意力机制和紧凑的指数空间相对位置偏差，显著提高了性能并降低了参数数量。实验证明该方法在SISR任务中超过了当前最先进的方法，并减少了计算资源的消耗。

GRFormer：针对轻量级单幅图像超分辨率的分组残差自注意力
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本研究开发了一种仿真算法，生成接近真实图像的厚层CT图像。使用PSNR和RMSE指标评估，结果显示该方法在PSNR和RMSE方面显著提高。进一步验证并用于训练超分辨率模型，提高性能。

基于深度生成先验的鲁棒同步多层切片磁共振图像重建
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本研究开发了一种仿真算法，生成与真实图像接近的厚层CT图像。使用PSNR和RMSE指标评估，结果显示该方法在PSNR和RMSE方面均有显著提高。进一步验证了该算法，并用于训练超分辨率模型，提高了性能。

2024 年 3D CBCT 挑战赛：基于 SwinIR 的正弦图和图像增强改进的锥形束 CT 重建
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