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저자정보
M.J. Aashik Rasool (Gachon University) Wonjun Jeong (Gachon University) Shabir Ahmed (Gachon University) Taeg Keun Whangbo (Gachon University)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
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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