清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

CVANet: Cascaded visual attention network for single image super-resolution

计算机科学 人工智能 特征(语言学) 卷积神经网络 光学(聚焦) 像素 特征学习 编码(集合论) 模式识别(心理学) 频道(广播) 特征提取 计算机视觉 深度学习 图像(数学) 过程(计算) 代表(政治) 哲学 语言学 物理 集合(抽象数据类型) 政治 法学 政治学 光学 程序设计语言 操作系统 计算机网络
作者
Weidong Zhang,Wenyi Zhao,Jia Li,Peixian Zhuang,Hai-Han Sun,Yibo Xu,Chongyi Li
出处
期刊:Neural Networks [Elsevier BV]
卷期号:170: 622-634 被引量:73
标识
DOI:10.1016/j.neunet.2023.11.049
摘要

Deep convolutional neural networks (DCNNs) have exhibited excellent feature extraction and detail reconstruction capabilities for single image super-resolution (SISR). Nevertheless, most previous DCNN-based methods do not fully utilize the complementary strengths between feature maps, channels, and pixels. Therefore, it hinders the ability of DCNNs to represent abundant features. To tackle the aforementioned issues, we present a Cascaded Visual Attention Network for SISR called CVANet, which simulates the visual attention mechanism of the human eyes to focus on the reconstruction process of details. Specifically, we first designed a trainable feature attention module (FAM) for feature-level attention learning. Afterward, we introduce a channel attention module (CAM) to reinforce feature maps under channel-level attention learning. Meanwhile, we propose a pixel attention module (PAM) that adaptively selects representative features from the previous layers, which are utilized to generate a high-resolution image. Satisfactory, our CVANet can effectively improve the resolution of images by exploring the feature representation capabilities of different modules and the visual perception properties of the human eyes. Extensive experiments with different methods on four benchmarks demonstrate that our CVANet outperforms the state-of-the-art (SOTA) methods in subjective visual perception, PSNR, and SSIM.The code will be made available https://github.com/WilyZhao8/CVANet.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
仁和完成签到 ,获得积分10
3秒前
19秒前
噼里啪啦完成签到 ,获得积分10
33秒前
小龙仔123完成签到 ,获得积分20
38秒前
大水完成签到 ,获得积分10
39秒前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
43秒前
通科研完成签到 ,获得积分10
45秒前
aq22完成签到 ,获得积分10
46秒前
xdd完成签到 ,获得积分10
53秒前
风华完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
herpes完成签到 ,获得积分10
1分钟前
GGBond完成签到 ,获得积分10
1分钟前
livinglast完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
Rondab应助雪山飞龙采纳,获得10
1分钟前
梵莫完成签到,获得积分10
2分钟前
sherry完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Young完成签到 ,获得积分10
2分钟前
xue完成签到 ,获得积分10
2分钟前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
林利芳完成签到 ,获得积分0
2分钟前
研友_8y2G0L完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
小焦儿发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
吃的饭广泛应助小焦儿采纳,获得10
3分钟前
谭平完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研的豪哥完成签到 ,获得积分10
3分钟前
小焦儿完成签到,获得积分10
3分钟前
完美梨愁完成签到 ,获得积分10
4分钟前
wanci应助无限的以亦采纳,获得10
4分钟前
糟糕的翅膀完成签到,获得积分10
4分钟前
creep2020完成签到,获得积分10
4分钟前
谭凯文完成签到 ,获得积分10
4分钟前
lorentzh完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
YX完成签到 ,获得积分10
4分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968521
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513341
关于积分的说明 11167298
捐赠科研通 3248700
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794434
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664