文件名称：超分辨率matlab代码-HAN:我们的ECCV2020论文“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”的PyTorch代码
文件大小：15.31MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 08:32:34
系统开源
超分辨率matlab代码韩 我们的ECCV 2020论文“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”的PyTorch代码 该存储库适用于以下论文中介绍的HAN 张玉伦，李坤鹏，李凯，王丽晨，钟斌能和付云，“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”，ECCV 2020， 该代码基于RCAN（PyTorch）构建并在具有Titan X / 1080Ti / Xp GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python3.6，PyTorch_0.4.0，CUDA8.0，cuDNN5.1）上进行了测试。 内容 介绍 信息功能在单图像超分辨率任务中起着至关重要的作用。 事实证明，渠道关注对于保留每一层中信息量丰富的功能是有效的。 但是，频道注意力将每个卷积层视为一个单独的过程，从而错过了不同层之间的相关性。 为了解决这个问题，我们提出了一个新的整体注意网络（HAN），该网络由一个图层注意模块（LAM）和一个通道空间注意模块（CSAM）组成，以对图层，通道和位置之间的整体相互依赖性进行建模。 具体地，提出的LAM通过考虑各层之间的相关性来自适应地强调分层特征。 同时，CSAM学习每个通道所有
【文件预览】：
HAN-master
----experiment()
--------.gitignore(27B)
----src()
--------loss()
--------dataloader.py(5KB)
--------model()
--------main.py(835B)
--------__init__.py(0B)
--------option.py(8KB)
--------dataset()
--------videotester.py(2KB)
--------utility.py(7KB)
--------data()
--------template.py(2KB)
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----.gitignore(2KB)