1、ELAN:用于图像超分辨率的高效远程注意力网络开发者我们提出ELAN:用于图像超分辨率的高效远程注意力网络开发者了ECYOLOv7ELAN:用于图像超分辨率的高效远程注意力网络开发者，这是一种先进且高效的用于电子元件检测的网络模型所提出的模型是对YOLOv7架构的改进，能够在图像复ELAN:用于图像超分辨率的高效远程注意力网络开发者；图像的处理然而，由于完全注意力机制会随着图像大小进行二次缩放，很难将其应用于高分辨率的图像处理中为此，谷歌团队提出ELAN:用于图像超分辨率的高效远程注意力网络开发者了。
2、卷积神经网络本来是广泛应用于计算机视觉领域的技术，现在也开 图 12图像字幕模型中的视觉注意力，预测模型在生成“飞盘”。
3、本文提出了一种高效的远程注意网络ELAN，它首先采用shift卷积在保持与1x1卷积相当的复杂度情况下有效的提取图像局部结构信。
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