阅读论文《latticenet:towards lightweight image super-resolution with lattice block》

   2020 ECCV,借鉴了Lattice滤波器的思想设计网络,每一个LB的系数是由Attention机制得到的,因此系数可以自适应调整。通过使用LB模块,可以使得最终效果达到轻量级的效果。LB的组成方式是通过残差模块RB以不同方式组合得到。LB结构示意图如下所示:

如上图所示,可以得到LB模块的最终输出可以表示为:

因此当A,B系数不同时,LB实际等效于如下的不同形式:

可以看出,提出的LB可以被看成是RB模块不同的组合方式,因此实际是扩展了模块组合的空间,因此可以实现轻量化的效果。网络组合的系数是通过Attention机制得到的,如下所示:

最终的网络结构是通过多个LB组合而得到,并在最后进入特征融合,示意图如下:

其他部分详见论文。

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