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论文《Spatially-Adaptive Feature Modulation for Efficient Image Super-Resolution》

1、作用

这篇论文通过提出空间自适应特征调制（Spatially-Adaptive Feature Modulation, SAFM）机制，旨在解决图像超分辨率（Super-Resolution, SR）的高效设计问题。在图像超分辨率重建性能上取得了显著的成果，这些模型通常具有大型复杂的架构，不适用于低功耗设备，限于计算和存储资源。SAFM层通过独立计算学习多尺度特征表示，并动态聚合这些特征进行空间调制，克服了这些挑战。

2、机制

1、空间自适应特征调制（SAFM）层：

SAFM层利用多尺度特征表示独立学习，并动态进行空间调制。SAFM着重于利用非局部特征依赖性，进一步引入卷积通道混合器（Convolutional Channel Mixer, CCM），以编码局部上下文信息并同时混合通道。

2、卷积通道混合器（CCM）：

为了补充局部上下文信息，提出了基于FMBConv的CCM，用于编码局部特征并混合通道，增强了模型处理特征的能力。

3、独特优势

1、高效性和灵活性：

SAFMN模型相比于现有的高效SR方法小3倍，如IMDN等，同时以更少的内存使用实现了可比的性能。

2、动态空间调制：

通过利用多尺度特征表示进行动态空间调制，SAFMN能够高效地聚合特征，提升重建性能，同时保持低计算和存储成本。

3、局部和非局部特征的有效整合：

通过SAFM层和CCM的结合，SAFMN有效整合了局部和非局部特征信息，实现了更精准的图像超分辨率重建。

4、代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F# 定义SAFM类，继承自nn.Module
class SAFM(nn.Module):def __init__(self, dim, n_levels=4):super().__init__()# n_levels表示特征会被分割成多少个不同的尺度self.n_levels = n_levels# 每个尺度的特征通道数chunk_dim = dim // n_levels# Spatial Weighting：针对每个尺度的特征，使用深度卷积进行空间加权self.mfr = nn.ModuleList([nn.Conv2d(chunk_dim, chunk_dim, 3, 1, 1, groups=chunk_dim) for i in range(self.n_levels)])# Feature Aggregation：用于聚合不同尺度处理过的特征self.aggr = nn.Conv2d(dim, dim, 1, 1, 0)# Activation：使用GELU激活函数self.act = nn.GELU()def forward(self, x):# x的形状为(B,C,H,W)，其中B是批次大小，C是通道数，H和W是高和宽h, w = x.size()[-2:]# 将输入特征在通道维度上分割成n_levels个尺度xc = x.chunk(self.n_levels, dim=1)out = []for i in range(self.n_levels):if i > 0:# 计算每个尺度下采样后的大小p_size = (h // 2**i, w // 2**i)# 对特征进行自适应最大池化，降低分辨率s = F.adaptive_max_pool2d(xc[i], p_size)# 对降低分辨率的特征应用深度卷积s = self.mfr[i](s)# 使用最近邻插值将特征上采样到原始大小s = F.interpolate(s, size=(h, w), mode='nearest')else:# 第一尺度直接应用深度卷积，不进行下采样s = self.mfr[i](xc[i])out.append(s)# 将处理过的所有尺度的特征在通道维度上进行拼接out = torch.cat(out, dim=1)# 通过1x1卷积聚合拼接后的特征out = self.aggr(out)# 应用GELU激活函数并与原始输入相乘，实现特征调制out = self.act(out) * xreturn outif __name__ == '__main__':# 创建一个SAFM实例并对一个随机输入进行处理x = torch.randn(1, 36, 224, 224)Model = SAFM(dim=36)out = Model(x)print(out.shape)