论文信息

标题: HALF WAVELET ATTENTION ON M-NET+ FOR LOW-LIGHT IMAGE ENHANCEMENT
地址: arXiv:2203.01296
日期: 2022年3月

创新点

1. 改进的分层架构 M-Net+:

   • 提出了一个专为低光图像增强设计的改良分层模型 M-Net+。
   • 该架构旨在缓解采样过程中的空间信息损失问题。
   • 通过采用像素去卷积（Pixel Unshuffle）和双线性下采样，提升了多尺度特征的多样性和丰富性。

2. 半小波注意力块（HWAB）:

   • 引入了一种高效的特征提取模块 HWAB，利用小波域信息提取更丰富的特征。
   • 结合小波变换和注意力机制，减少计算复杂度并增强特征语义信息。
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