ESRT 视频超分辨率

高效超分辨率 ESRT模型 结合了轻量级 CNN 和 Transformer 骨干，旨在提高图像超分辨率的性能并降低计算和显存成本。该模型的核心是 LCB 和 LTB，其中 LCB 可以动态调整特征图的大小以低计算成本提取深层特征，而 LTB 由一系列高效 Transformer 模块组成并结合高效多头注意力来进一步降低显存占用。与基于原始的 ViT 网络相比，所提方法仅需占用少量内存，但能够获得更优的性能。该模型的代码已开源，欢迎大家尝试。 https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/luissen/ESRT