用于图像超分辨率的轻量化特征蒸馏注意力网络

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摘 要： 针对现有的图像超分辨率网络存在图像细节特征恢复能力较弱、参数量大、计算成本高的问题，提出了一种轻量化特征蒸馏注意力网络（LRFDAN）。首先，设计了新颖的残差特征蒸馏模块进行有效特征提取；其次，利用蓝图可分离卷积替代标准卷积以减少计算和内存需求；最后，注意力机制被集成到模型中，进一步增强模型重构能力。（剩余16345字）

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