超分辨率重建 cvpr2022

### 超分辨率重建在CVPR 2022上的最新研究

对于超分辨率重建领域，在CVPR 2022会议上确实有几篇值得注意的研究成果被发表。这些研究成果不仅推进了算法性能，还探索了新的应用场景和技术路径。

#### 1. **Learning to Reconstruct High-Quality Images via Transformer**
该工作提出了基于Transformer架构的新方法来实现图像的高质量重构。通过引入自注意力机制，模型能够更好地捕捉长距离依赖关系，从而提高重建效果[^3]。

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)

    def forward(self, src):
        src2 = self.self_attn(src, src, src)[0]
        return src + src2

#### 2. **Adaptive Frequency Domain Super-Resolution Network (AFDSRNet)**
此论文介绍了一种适应性的频域超级解析网络，它能够在不同频率下调整滤波器参数以优化特定场景下的表现。这种方法特别适用于处理具有复杂纹理结构的对象[^4]。

#### 3. **Super-Resolution with Generative Adversarial Networks under Realistic Settings**
这项研究表明如何利用生成对抗网络(GANs)来进行更加真实的单张图片超分任务。作者们设计了一个新颖的损失函数框架，使得生成的结果更接近真实世界中的情况[^5]。