研究目的
通过采用一种新颖的文本注意力条件生成对抗网络（cGAN）模型聚焦文本区域，以提升自然场景图像中文字的分辨率。
研究成果
所提出的文本注意力条件生成对抗网络模型通过聚焦文本区域显著提升了文本图像超分辨率效果，在公开数据集上优于现有最先进方法。通道与空间注意力机制的融合增强了模型学习文本有效表征的能力。
研究不足
该研究聚焦于文本图像超分辨率，在其他类型的图像超分辨率任务上可能泛化效果不佳。注意力机制的有效性取决于文本/非文本分割的质量。
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与微环谐振器耦合的氮空位中心实现双量子比特与三量子比特纠缠的同步制备
DOI：10.1142/S021974991950014X
期刊：International Journal of Quantum Information
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
自然场景图像常面临低文本分辨率问题，这给文本检测和识别等众多文本相关任务带来显著困难。本文提出一种新颖的文本注意力条件生成对抗网络（cGAN）模型用于文本图像超分辨率（SR）。该模型通过引入基于所提出的残差密集通道注意力块和文本/非文本分割信息的有效通道与空间注意力机制来增强原始cGAN，使模型聚焦于文本区域而非图像背景，从而学习更有效的文本表征并实现更优的文本超分辨率效果。该模型在公开文本图像超分辨率数据集上取得了最先进的性能表现。
作者：
Yuyang Wang，Feng Su，Ye Qian
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