论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.05960
代码链接：https://github.com/zhoumumu/VapSR

注意力机制是深度学习领域非常重要的一个研究方向，在图像超分领域也有不少典型的应用案例，比如基于通道注意力构建的RCAN，基于二阶注意力机制构建的SAN，基于像素注意力机制构建的PAN，基于Transformer自注意力机制构建的SwinIR，基于多尺度大核注意力的MAN等。

本文则以PAN为蓝本，对其进行逐步改进以期达到更少的参数量、更高的超分性能。该方案具体包含以下几个关键点：

  • 提升注意力分割的感受野，类似大核卷积注意力VAN；

  • 将稠密卷积核替换为深度分离卷积，进一步降低参数量；

  • 引入像素规范化(Pixel Normalization)技术，其实就是Layer Normalization，但出发点不同。

上述关键技术点为注意力机制的设计提供了一个清晰的演变路线，最终得到了本文的VapSR，即大感受像素注意力网络(VAst-receptive-field Pixel attention Network)。

实验结果表明：相比其他轻量超分网络，VapSR具有更少的参数量。比如，项目IMDB与RFDN，VapSR仅需21.68%、28.18%的参数即可取得与之相当的性能。