Non-Local Attention（NLA）は、自然画像の固有の特徴相関を活用することにより、単一画像超解像（SISR）に大幅な改善をもたらします。ただし、NLAはノイズの多い情報に大きな重みを与

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/11 12:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716570663154696034/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.03794v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.03794v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.03794v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">画像の超解像のための効率的な非局所的な対照的注意</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/super-resolution">super-resolution</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/approximation">approximation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">Non-Local Attention（NLA）は、自然画像の固有の特徴相関を活用することにより、単一画像超解像（SISR）に大幅な改善をもたらします。ただし、NLAはノイズの多い情報に大きな重みを与</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220311#bookmark-4716570663154696034"><span class="datetime-body">2022/03/11 12:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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