目录
- 一、HAttention注意力机制
- 1.1HAttention注意力介绍
- 1.2HAT核心代码
- 二、添加HAT注意力机制
- 2.1STEP1
- 2.2STEP2
- 2.3STEP3
- 2.4STEP4
- 三、yaml文件与运行
- 3.1yaml文件
- 3.2运行成功截图
一、HAttention注意力机制
1.1HAttention注意力介绍
HAT模型 通过结合卷积特征提取与多尺度注意力机制,具备了强大的图像重建能力。它的优势在于能有效整合局部和全局信息,并通过残差连接和通道注意力等方式提高网络的表达能力和重建质量,适用于图像超分辨率和图像重建任务。
下面是HAT的工作流程和主要模块的作用
- 浅层特征提取 (Shallow Feature Extraction)
输入图像首先经过卷积操作提取低级特征。该过程用来捕捉图像的基础信息,如边缘、颜色等,形成初步的特征图。