#今日论文推荐#XPixel团队提出混合注意力机制HAT：Transformer超分性能大涨1dB

本文介绍作者提出的一种基于混合注意机制的Transformer（Hybrid Attention Transformer, HAT）。近日，来自澳门大学、中国科学院深圳先进技术研究院等机构的XPixel团队研究人员通过分析和实验指出，目前的方法无论是在模型设计，还是预训练策略上，都仍存在较大的提升空间。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。此外，还提出了使用更大的数据集在相同任务上进行预训练的策略。

论文题目：Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/62a174007cb68b460fce055a?download=falseicon-default.png?t=M4ADhttps://www.aminer.cn/research_report/62a174007cb68b460fce055a?download=false
AMiner链接：https://www.aminer.cn/?f=cs

# transformer # 深度学习 # 计算机视觉
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