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任意尺度超分辨率
CiaoSR: Continuous Implicit Attention-in-Attention Network for
Arbitrary-Scale Image Super-Resolution
发表：2022/12/8
图像超分辨率连续隐式表示学习注意力机制网络任意尺度超分辨率非局部特征融合
提出CiaoSR，一种连续隐式套嵌注意力网络，通过隐式注意力学习局部特征集成权重并嵌入尺度感知注意力模块，实现对大范围非局部信息的利用。该方法在任意尺度图像超分辨率任务中显著优于现有方法，具备强泛化性和灵活性。
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$\text{S}^{3}$Mamba: Arbitrary-Scale Super-Resolution via Scaleable
State Space Model
发表：2024/11/16
任意尺度超分辨率可扩展状态空间模型隐式神经表示尺度感知自注意力机制线性复杂度超分辨率模型
本文提出S³Mamba，采用可扩展状态空间模型和尺度感知自注意力机制，实现任意尺度图像超分辨率，突破传统方法计算复杂度高、长距离依赖建模差的瓶颈。该模型实现线性复杂度连续表示，提升了合成及真实数据上的性能和泛化能力。
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