近日，信息工程学院（计算机应用研究所）张卫东博士与北京邮电大学、南开大学、北京科技大学等高校的研究团队合作，在超分辨率领域取得重要研究进展，以第一作者在人工智能领域顶级期刊《Neural Networks》上发表了论文“CVANet:Cascaded visual attention network for single image super-resolution”。
上述研究工作针对多数深度学习方法没有充分利用特征图、通道和像素之间的优势特征的问题，提出了一种堆叠视觉注意力网络用于单个图像超分辨的方法，有效提升了不同水平特征的利用，并在2倍、3倍及4倍重建方面表现出良好的重构性能。
《Neural Networks》是一个专注于神经网络和深度学习研究的学术期刊，中科院1区Top期刊，在相关领域具有重要的影响力（IF:7.8）。该刊侧重于发表神经网络、深度学习、机器学习和相关领域的原创研究论文、综述文章和技术报告。
文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S089360802300672X
（图片/张卫东 初审/杜留锋 复审/曲培新 终审/李国厚）
