【摘 要】
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为了在资源有限的情况下提升图像超分辨视觉信息处理的效率和准确性。在原有技术情况下,可以通过加深网络深度或加宽宽度来提升性能,但势必大幅增加运算量、降低运算速度、占用更多资源,这样就限制了在低成本便携式终端上的应用。但新技术--注意力机制在视觉网络模型领域影响日渐突出,怎样在资源有限的情况下,优化结构提升算法就显得更为突出。本文采用注意力机制优化结构提升算法,这样能有效提升低分辨率图像的质量,将算法模型应用于超分辨率图像识别中,笔者实验对比发现相对于之前算法性能有较大改善,提议该算法模型也可使用于其他类似的
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为了在资源有限的情况下提升图像超分辨视觉信息处理的效率和准确性。在原有技术情况下,可以通过加深网络深度或加宽宽度来提升性能,但势必大幅增加运算量、降低运算速度、占用更多资源,这样就限制了在低成本便携式终端上的应用。但新技术--注意力机制在视觉网络模型领域影响日渐突出,怎样在资源有限的情况下,优化结构提升算法就显得更为突出。本文采用注意力机制优化结构提升算法,这样能有效提升低分辨率图像的质量,将算法模型应用于超分辨率图像识别中,笔者实验对比发现相对于之前算法性能有较大改善,提议该算法模型也可使用于其他类似的
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