CVPR 2025 | TAB:Token聚合块,仅训练阶段更新聚类中心,推理速度翻倍!
论文: CATANet: Efficient Content-Aware Token Aggregation for Lightweight Image Super-Resolution作者: Xin Liu, Jie Liu, Jie Tang, Gangshan Wu(State Key Lab for Novel Software Technology, Nanjing University)发表: CVPR 2025论文链接: arXiv:2503.06896代码链接: EquationWalker/CATANet一、引言单图像超分辨率(SISR)是计算机视觉中的经典任务,目标是从低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像。Transformer 方法凭借其强大的自注意力机制,在 SR 任务上取得了令人瞩目的成绩,但其计算复杂度随空间分辨率呈二次增长,严重制约了其在轻量级场景中的应用。为缓解这一问题,现有方法通常将图像划分为固定大小的局部窗口(如 SwinIR)或轴向条带(如 Axial Atte

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