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​1. 研究背景与动机​

• ​问题​：Transformer在图像超分辨率（SR）中计算复杂度随空间分辨率呈二次增长，现有方法（如局部窗口、轴向条纹）因内容无关性无法有效捕获长距离依赖。
• ​现有局限​：
  • SPIN等聚类方法依赖稀疏聚类中心传播信息，导致近似粗糙且推理速度慢（需迭代更新中心）。
  • ATD引入字典学习但计算负担大，不适合轻量化场景。
• ​解决方案​：提出 ​CATANet，通过内容感知令牌聚合实现高效长距离依赖建模，兼顾性能与速度。

​2. 方法设计​

​2.1 整体架构

 

三阶段流程​：

1. ​浅层特征提取​：3×3卷积映射LR图像至高维特征。
2. ​深层特征提取​：K个残差组（RG），每个RG包含：
   • ​令牌聚合块（TAB）​​：核心创新模块。
   • ​局部区域自注意力（LRSA）​​：增强局部细节。
   • 3×3卷积：细化特征并学习位置嵌入。
3. ​图像重建​：全局残差信息 + LR上采样 → 输出HR图像。

 2.2 令牌聚合块（TAB）

 

• 四大组件​：
  • ​内容感知令牌聚合（CATA）​​：
    • 共享全局令牌中心，仅训练阶段通过指数移动平均（EMA）更新（λ=0.999）。
    • 按相似度将令牌分组（图4），解决SPIN的推理延迟问题。
    • ​子组划分（S）​​：平衡并行效率（图3b），提升速度2倍（表6）。
  • ​组内自注意力（IASA）​​：
    • 组内令牌交互，允许关注相邻子组（图3c），提升PSNR 0.02-0.05dB（表1）。
  • ​组间交叉注意力（IRCA）​​：
    • 子组与令牌中心交叉注意力，增强全局交互（M≪N控制计算量）。
  • ​1×1卷积​：融合IASA与IRCA输出，加法融合优于拼接（表5）。
  • 

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​2.3 局部区域自注意力（LRSA）​​

• 采用重叠块机制（参考HPINet），学习局部细节特征。
• 配合ConvFFN进行通道维度特征交互。

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​3. 实验与分析​

​3.1 性能对比​

• ​数据集​：DIV2K训练，Set5/Set14/B100/Urban100/Manga109测试。
• ​结果​（表2）：
  • ​轻量化优势​：参数量（535K）低于SPIN（555K），PSNR显著提升（×4最高+0.33dB）。
  • ​视觉对比​：恢复边缘更清晰，伪影更少（图6）。
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  • ​速度​：推理速度达SPIN的5倍，比SwinIR快2倍。

​3.2 消融实验​

• ​IASA+IRCA必要性​：移除后PSNR下降0.15–0.22dB（表3）。
• ​CATA设计​：优于Clustered Attention/NLSA等（表4）。
• ​子组划分​：推理速度从188ms→86ms（表6）。

 

​3.3 可视化分析

• ​LAM热力图​：TAB捕获更长距离依赖（图5）。
• ​令牌分组​：内容相似区域被精准聚合。

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​4. 结论与贡献​

• ​核心贡献​：
  1. ​CATANet​：首个结合内容感知令牌聚合与注意力的轻量化SR网络。
  2. ​CATA模块​：仅训练阶段更新令牌中心，消除推理延迟。
  3. ​双注意力机制​：IASA实现细粒度长程交互，IRCA强化全局信息。
• ​性能突破​：PSNR最大提升0.60dB（自集成），推理速度翻倍，适用于移动设备。

 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.06896v1