标题：亚马逊、悉尼大学|Attention in Attention Network for Image Super-Resolution（图像超级分辨率注意力网络的注意力机制）

简介：卷积神经网络已经显示了在单个图像超分辨率（SISR） 上的先进性；过去十年。在SISR的最新进展中，注意机制对于高性能超分模型至关重要。然而，很少有作品真正讨论为什么关注工作和它是如何工作的。在这项工作中，我们试图量化和可视化静态注意力机制，并表明并非全部注意力模块同样有益。然后，我们提出注意力网络（A2N）中的高度精确图像。实验表明，与最先进的轻量级网络相比，我们的模型可以实现卓越的权衡性能。局部属性图上的实验也证明注意力（A2）结构可以从更广范围内提取特征。

代码：https://github.com/haoyuc/A2N

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.09497

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