transformer做图像重建

Transformer在图像重建领域有着广泛的应用。其中一篇重要的论文是《Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（TTSR， CVPR2020）》。这篇论文使用了Transformer网络来实现图像超分辨率重建任务。通过学习纹理特征的转换，该模型能够将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。它利用Transformer的自注意力机制来捕捉图像中的细节信息，并通过残差连接来保持图像质量。该方法在图像超分辨率重建方面取得了很好的效果。

另外一篇论文《Efficient Transformer for Single Image Super-Resolution》也提出了使用Transformer来进行图像超分辨率重建的方法。该方法利用了Transformer的高效性和并行计算能力，通过学习图像的局部和全局信息来提高图像的分辨率。这种方法在保持图像细节的同时，有效地提高了计算效率。

总的来说，Transformer在图像重建领域的应用主要集中在图像超分辨率重建任务上。它通过学习图像的纹理特征和全局信息来提高图像的质量和分辨率。这些方法在实验中展现出了较好的效果和计算效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer用于超分辨率重建](https://blog.csdn.net/longshaonihaoa/article/details/123871899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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