论文介绍摘要降低延迟是近年来超分辨率（SR）研究的热门趋势。尽管当前研究通过探索多种卷积块、注意力模块和骨干网络以充分释放卷积神经网络（ConvNet）的潜力，但实现实时性能仍具挑战性。为此，提出了PlainUSR框架，通过三项关键改进加速ConvNet以实现高效SR。框架改进在卷积块方面，通过重参数化技术将更轻量但较慢的MobileNetv3块压缩为更重但更快的普通卷积，以平衡内存访问与计算开销。在注意力模块方面，通过区域重要性图和门控机制调制输入，引入基于局部重要性的注意力，在1阶注意力延迟内实现高阶信息交互。在骨干网络方面，提出了一种平铺的U-Net结构，执行通道级判别性拆分与拼接。实验表现实验结果表明，PlainUSR相比当前最先进的延迟导向和质量导向方法，展现出极低延迟、优秀可扩展性和竞争力性能。具体而言，与最新NGswin相比，PlainUSR-L速度提升16.4倍且性能相当。技术亮点重参数化技术优化卷积块的计算效率区域重要性门控实现低阶延迟的高阶注意力通道判别操作增强U-Net的特征处理能力在速度与精度间实现显著平衡/ 
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作者｜周雅1985年，乔布斯在瑞典隆德大学演讲时谈到一个设想，他说，我们能读到亚里士多德的书，却没办法向他提问，如果能造一种新工具，把他的“思考过程”记录下来，人们就有机会和他对话…
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终极ncmdump指南：3分钟实现网易云NCM音乐解密与格式转换 【免费下载链接】ncmdump 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ncmd/ncmdump 还在为网易云音乐下载的NCM格式文件无法在其他播放器播放而烦恼吗？ncmdump解密工具帮你轻松解决这个困…
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