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Swin2SR
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新型SFG-SwinSR模型提升遥感图像超分辨率
研究人员开发了一种名为SFG-SwinSR的新模型，该模型通过引入空间-频率门控前馈网络来增强遥感图像超分辨率。这种新颖的方法区分低频结构和残差细节，并进行自适应细化。在SEN2VENμS、OLI2MSI和SEN2NAIP等跨传感器基准上进行测试，SFG-SwinSR在现有基于Swin的方法上表现出持续的改进，为结构感知超分辨率提供了轻量级但有效的归纳偏置。
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三元量化将超分辨率Transformer压缩至668KB，可在浏览器中使用
研究人员已成功将BitNet风格的三元量化应用于超分辨率Transformer模型，显著减小了模型尺寸。该量化模型使用-1、0或+1的权重，经过gzip压缩后大小为668KB，可以直接在网页浏览器中运行。该方法在PSNR方面比双三次插值有显著提升，但仅限于非生成式、2倍的放大任务。