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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 298 - 301 (4page)
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In contemporary single-image super-resolution applications, deep learning plays a vital role. However, existing promising super-resolution approaches cannot be deployed on edge devices due to their complexity. Although there are several lightweight super-resolution approaches, these approaches have failed to produce better performance in terms of both quality and quantity. In this work, we propose a Convolutional Block Attention Integrated Local Feature Capturing Network for lightweight image super-resolution. The main intuition behind this approach is to capture and represent the features of the low-resolution counterpart by channel and spatial attention integrated local feature network. This approach demonstrates a significant tradeoff between computational complexity and quality, surpassing the NTIRE2022 Efficient Super-Resolution Challenge winner, RLFN, in terms of parameters, FLOPs, PSNR, and SSIM.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Materials and methods
4. Results and experiments
5. Conclusion
References
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