En el mes de octubre del 2023, fue publicado el artículo “SRFormer: Efficient Yet Powerful Transformer Network For Single Image Super Resolution” en IEEE ACESS, la cual es una revista científica multidisciplinaria, de acceso directo, orientada a aplicaciones de electrónica que presenta continuamente los resultados de investigaciones o desarrollos originales en todos los campos de investigación de interés de IEEE.
La revista IEEE ACESS es de alto impacto y es indexada en varias plataformas de base datos, como Scopus, Web of Science y otras bases de datos de alta confiabilidad.
El artículo publicado fue realizado en colaboración con Armin Mehri, Parichehr Behjati, investigadores del Centro de Visión por Computador de Barcelona España y por el Ph. D Angel Sappa y el Ing. Dario Carpio, investigadores del Centro de Investigación, Desarrollo e Innovación de Sistemas Computacionales CIDIS de la ESPOL.
El artículo “SRFormer: Efficient Yet Powerful Transformer Network For Single Image Super Resolution” presenta una arquitectura basada en Transformer eficiente y potente, mediante la realización de varios diseños clave en la construcción de bloques Transformer y capas Transformer que nos permiten considerar la estructura original de la imagen (estructura 2D) a la vez que se capturan las dependencias locales y globales sin aumentar las demandas computacionales ni el consumo de memoria; este estudio presenta una solución para mitigar los inconvenientes que pueden causar los modelos basados en CNNs, dado que estos adolecen de sus campos limitados y de su incapacidad para adaptarse al contenido de entrada.
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