傅里叶域特征调制 - 近期更新 - 第1页

导读：近期更新了《傅里叶域特征调制》的相关内容，包括《FeMaSR如何借助傅里叶域特征调制实现频率感知超分？》。如果傅里叶域特征调制对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。

图像超分任务里，空间域卷积往往倾向于学习低频结构，导致重建结果缺少锐利纹理。FeMaSR把特征图变换到傅里叶域，将振幅和相位拆开，分别进行可学习的频率调制。这样做的好处是网络能够显式控制不同频率分量的增益，低频部分保持稳定，高频部分得到增强。调制后的特征再通过逆傅里叶...

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