Yolo11改进:注意力改进|Block改进|ESSAformer,用于高光谱图像超分辨率的高效Transformer|即插即用

摘要

一、论文介绍

  • 高光谱图像超分辨率的重要性:高光谱成像技术通过密集采样光谱特征,为材料区分提供丰富的光谱和空间结构信息,广泛应用于各领域。高光谱图像超分辨率(HSI-SR)旨在从低分辨率HSI生成高分辨率HSI。
  • 传统方法的局限性:传统方法依赖手工制作的先验,如低秩近似和稀疏编码,来设计映射函数,但存在局限性。CNN方法虽有所改进,但受限于卷积核的局部特征捕获能力,可能导致不希望的伪影。
  • ESSAformer的提出:为解决上述问题,论文提出ESSAformer模型,利用Vision Transformers中的注意力机制捕获长距离依赖关系,提供强大表示能力。

二、创新点

  • SCC自注意力机制:引入光谱相关系数(SCC)作为稳健光谱相似性度量,结合通道归纳偏置,提高数据效率和表示能力。
  • 高效Transformer设计:ESSAformer采用多个阶段顺序处理特征,每个阶段包含重缩放模块、ESSA和FFN模块,实现轻量级模型设计。

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