代码地址: https://github.com/sunny2109/SAFMN
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.13800

虽然已经提出了许多图像超分辨率的解决方案，但它们通常与许多计算和内存限制的低功耗设备不兼容。本文通过提出一个简单而有效的深度网络来高效地解决图像超分辨率问题。具体来说，我们在类似视觉变换器（ViT）模块的基础上开发了一种空间自适应特征调制（SAFM）机制。在其中，我们首先对输入特征应用SAFM模块，以动态选择代表性的特征表示。由于SAFM模块从长距离的角度处理输入特征，我们进一步引入了卷积通道混合器（CCM），以同时提取局部上下文信息并进行通道混合。大量实验结果表