attention3 SCAN: Spatial Color Attention Networks for Real Single Image Super-Resolution (CVPRW 2019) SCAN: Spatial Color Attention Networks for Real Single Image Super-Resolution (CVPRW 2019) -Authors: Xuan Xu and Xin Li -본 논문에서는 최근 우수한 성능을 보이는 attention mechanism을 R,G,B channel에 적용한 SCAN(Spatial Color Attention Network)을 제안한다. 제안하는 spatial color attention module은 residual group의 output feature를 통해 각 color components에 대한 중요한 color information을 조정한다. -Attention은 많은 high-level vision tasks(e.g., .. 2020. 7. 14. Attention Module Attention for extract essential feature map -Attention Module Effectiveness: 아래 Figure 1을 통해 attention의 효과를 확인할 수 있다. BAM(Bottleneck Attention Module)을 통해 추출된 attention map이 intermediate feature map에서 essential한 feature를 강조하고, 불필요한 부분은 억제하는 것을 확인할 수 있다. Channel attention, Spatial attention, Channel & Spatial Attention -Channel Attention: channel attention은 feature map의 channel간의 관계를 이용하여 특정 chan.. 2020. 7. 9. C3NET: Demoireing Network Attentive in Channel, Color and Concatenation. (CVPRW 2020) NTIRE 2020 6th C3NET: Demoireing Network Attentive in Channel, Color and Concatenation. (CVPRW 2020) NTIRE 2020 6th - Authors: Sangmin Kim, Hyungjoon Nam, Jisu Kim, Jechang Jeong. -본 논문에서는 moire를 제거하기 위해 C3Net(Channel, Color, Concatenation)을 제안했다. 본 논문에서는 최근 우수한 성능을 보이는 attention mechanism(e.g. channel attention, spatial attention)에서 channel attention을 사용한다. 이는 moire를 제거하는 것은 color-related 문제이며, RGB채널 안의 정보가 모.. 2020. 7. 7. 이전 1 다음
