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Hanzhou Liu
Hanzhou Liu
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新型Transformer架构提升图像恢复质量
研究人员开发了DiNAT-IR，一种用于高质量图像恢复的新型基于Transformer的架构。该模型通过引入扩张邻域注意力（DiNA）来解决Transformer中传统自注意力机制的计算成本限制。DiNA通过结合滑动窗口注意力和混合扩张因子，在全局上下文和局部精度之间取得平衡。为了进一步提高性能，DiNAT-IR包含一个通道感知模块，该模块在不影响像素级精度的情况下整合全局上下文，并在各种基准测试中取得了有竞争力的结果。
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新的状态空间模型架构增强图像去模糊效果
研究人员推出了一种用于单图像去模糊的新型架构XYScanNet，该架构采用了状态空间模型（SSM）方法。与将图像块转换为一维序列的先前基于Mamba的方法不同，XYScanNet采用“切片-扫描”策略，以更好地保留局部像素依赖性并提高清晰度。这种名为视觉状态空间模块（VSSM）的新模块解决了当前Mamba视觉模型的效率挑战，并已在失真指标和感知性能方面展现出竞争力，在KID指标上超越竞争对手17%。