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学术报告一百二十一:Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution

时间:2019-12-13 12:25

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数学与统计学院学术报告[2019] 121

(高水平大学建设系列报告351)

报告题目: Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution

报告人:  戴涛 博士后 (清华大学  

报告时间:201912131400-1500

报告地点: 汇星楼(科技楼)501

报告内容:

卷积神经网络(CNN)在图像超分辨应用得到了广泛地研究,并取得了很好的性能。然后,现有的基于CNN的图像超分辨方法主要是通过设计更深或者更宽的网络来提升性能,从而忽略了特征层之间丰富的相关性。为了解决这个问题,我们设计了二阶注意力机制的深度超分辨模型来更好的进行特征学习。具体来说,我们设计了一种二阶通道注意力网络来对特征通道进行自适应加权。另外,我们提出了非局部残差模块来获取特征的长乘相关性。实验验证了我们提出网络结构的有效性,并可以有效重建图像细节结构。

 

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数学与统计学院

20191213

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