Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution（CVPR2019）

Motivation：现有的基于深度卷积神经网络的方法主要专注于设计更深或者更宽的网络结构，却很少挖掘层间特征的相关性，从而降低了卷积神经网络的学习能力. 整体思路：提出了一个二阶注意力网络(SAN)来实现更强大的特征表达和特征相关学习。提出了一种新的可训练的二阶通道注意力(SOCA)模块，进行相关性学习。提出了一种非局部增强的残差组(NLRG)结构，捕获远距离空间上下文信息。 Github地址：

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