本文提出了一种名为 Hybrid Attention Transformer (HAT) 的方法，旨在通过结合 深度学习 技术和 注意力机制 来改进图像超分辨率任务。 单图像超分辨率（SR）任务是计算机视觉和图像处理 …

2023年12月18日 · 提出了一种混合注意力 Transformer，即 HAT。 结合通道注意和自注意力机制，以利用前者transformer使用 全局信息的能力 （激活更多像素）和后者Self-attention强大 …

(To do) Add HAT models for Multiple Image Restoration tasks. Benchmark results on SRx4 without ImageNet pretraining. Mulit-Adds are calculated for a 64x64 input. Note that: The …

2022年12月28日 · 为了激活更多的输入像素进行重建，我们 提出了一种新颖的混合注意力转换器 (HAT)。 它结合了通道注意力 (CAB)和自注意力 ( [S]W-MSA)方案，从而利用它们的互补优势。

2024年6月1日 · 提出的Hybrid Attention Transformer (HAT)结合通道注意力和窗口自注意力，激活更多像素以提升图像超分辨率效果。 通过交叉窗口信息聚合和同任务预训练策略，HAT优化 …

2023年9月11日 · In order to activate more input pixels for better restoration, we propose a new Hybrid Attention Transformer (HAT). It combines both channel attention and window-based …

2023年6月4日 · 本文提出了HybridAttentionTransformer (HAT)，结合通道注意力和窗口自注意力，激活更多输入像素以提升图像超分辨率性能。 通过引入重叠交叉注意力模块增强窗口间信 …

We first pretrain Swin-T/S/B on the ImageNet-1k dataset with our proposed HAT, and then transfer the models to the downstream tasks, including object detection, instance …

We release the PyTorch code and 50 pre-trained models for HAT: Hardware-Aware Transformers. Within a Transformer supernet (SuperTransformer), we efficiently search for a specialized fast …

为此，作者提出了一种基于混合注意机制的Transformer （Hybrid Attention Transformer, HAT）。 该方法结合了通道注意力，自注意力以及一种新提出的重叠交叉注意力等多种注意力机制。