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【Block总结】LRSA,局部区域自注意力|即插即用

论文信息

本文提出了一种新颖的轻量级图像超分辨率网络,称为内容感知令牌聚合网络(CATANet)。该网络旨在解决基于Transformer的方法在高空间分辨率下的计算复杂度问题。CATANet通过高效的内容感知令牌聚合模块(CATA)来捕捉长距离依赖关系,同时保持高推理速度。

  • 论文连接:https://arxiv.org/pdf/2503.06896
  • Github代码链接: https://github.com/EquationWalker/CATANet

创新点

  1. 内容感知令牌聚合模块(CATA):该模块通过聚合内容相似的令牌来减少冗余信息,提高效率。与传统方法不同,CATA在训练阶段更新令牌中心,而在推理阶段保持不变,从而加快推理速度。
  2. 组内自注意力(IASA)和组间交叉注意力(IRCA):这两种机制分别用于在内容感知区域内和组间进行信息交互,增强了模型对远距离依赖关系的捕捉能力。
  3. 轻量级设计:CATANet的设计使其适用于资源受限的环境,如移动设备,且在保持高性能的同时显著提高了处理速度。
http://www.xdnf.cn/news/10664.html

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