基于輕量級(jí)對(duì)稱CNN-Transformer的圖像超分辨率重建方法

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有基于Transformer的圖像超分辨率重建方法存在參數(shù)量過(guò)大和訓(xùn)練成本過(guò)高等問(wèn)題，提出基于輕量級(jí)對(duì)稱CNN-Transformer的圖像超分辨率重建方法.首先，利用權(quán)值共享設(shè)計(jì)對(duì)稱CNN-Transformer模塊，經(jīng)由通道注意模塊充分融合上、下分支提取的信息，提高對(duì)局部特征和全局特征的捕獲和利用.同時(shí)，通過(guò)深度可分離卷積并計(jì)算自注意跨通道的協(xié)方差矩陣，有效減少Tra...