一种基于混合残差注意力的轻量化人脸超分辨率重建方法

本申请提出了一种基于混合残差注意力的轻量化人脸超分辨率重建方法，该方法包括：通过局部卷积模块与轻量化自注意力模块分别捕捉浅层特征图的局部细节信息与全局依赖关系，形成局部特征与全局特征；通过整合局部卷积模块与轻量化自注意力模块以构建混合残差注意力模块，通过残差结构对局部特征与全局特征进行特征融合；提取低分辨率人脸图像的初始特征，将多个混合残差注意力模块串联拼接，通过倒序融合模块融合多层特征，得到目标深层综合特征；将目标深层综合特征输入到图像上采样模块，生成高分辨率人脸重建图像。本申请通过结合全局和局部特征提升了人脸图像的重建质量，有效降低了计算复杂度，适合应用于资源受限的设备和实时场景。