3  基于注意力机制的深度残差网络

SISR目的是为了尽可能多地恢复图像的高频信息，因为高频信息中包含更多的细节和纹理，这对重建图像的质量提升有重要作用。相对而言，低频信息可以直接传播到输出以供重建。因此，高、低频特征的所有通道应该按照其重要程度赋以不同的权重，以增强网络的辨别学习能力。而现存的大多数卷积神经网络都平等对待特征的各个通道，缺少处理不同特征信息的灵活度。因此本文引入了注意力机制，使得LRAB模块能够充分提取到不同深度的特征信息，同时引入局部残差和全局残差，以便融合不同通道间的信息，使网络能够自适应地学习所提取到的特征信息，并提高其辨别力。