排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对现有的图像超分辨率算法网络模型参数量大、计算复杂度高、前向推理过程中耗时长等问题,将深度可分离卷积层引入双向对抗生成网络模型中,同时为了保证双向生成对抗网络的精度,在下采样网络中引入混合注意力机制,以保证模拟生成的低分辨率图片更加贴近现实.在i78700 CPU上对Urban100测试集的图像放大4倍,所提算法的重建速度对比SRGAN算法提升了近5倍.在通用的测试数据集DIV2K中,将所提方法分别与Bicubic、SRCNN、SRGAN、ESRGAN等经典方法做实验对比,实验结果表明所提出的算法与其他算法相比在PSNR客观评价指标上平均提升了约0.7 dB,SSIM指标提升了约2.36％. 相似文献
1