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简介：
1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！
2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入LFE模块，提升性能。
3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

目录

1.理论介绍

2.修改步骤

2.1 步骤一

         2.2 步骤二

         2.3 步骤三

1.理论介绍

最近，基于Transformer的方法在各种视觉任务中取得了令人印象深刻的结果，包括通过利用自注意力（SA）进行特征提取的图像超分辨率（SR）。然而，在大多数现有的基于Transformer的模型中，SA的计算非常昂贵，而一些采用的操作可能对SR任务来说是多余的。这限制了SA计算的范围，从而限制了SR性能。在这项工作中，我们提出了一种用于图像SR的高效长距离注意力网络（EL