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双域增强Transformer在图像超分辨率重建中的应用
目录
双域增强Transformer在图像超分辨率重建中的应用（1）．．．．．．．．．3
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究内容与方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
双域增强Transformer模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1Transformer架构简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2双域信息融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3模型训练与优化技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
图像超分辨率重建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1超分辨率重建的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2常见超分辨率重建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.3双域信息在超分辨率重建中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1数据集选择与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.2实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.3实验结果展示与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.4结果讨论与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.2存在问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
双域增强Transformer在图像超分辨率重建中的应用（2）．．．．．．．．32
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.1图像超分辨率研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
1.2双域增强Transformer模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.3本文研究内容及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.1图像超分辨率技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.2基于深度学习的超分辨率方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.3双域学习相关研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
双域增强Transformer模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.1模型整体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.2域适应机制设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.3特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.4解耦网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
4.1数据集选取与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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