针对当前人脸超分辨率算法中存在效率不高和重建失真等问题,提出一种基于多尺度残差通道注意机制的人脸超分辨率网络.该网络采用多尺度递进形式的结构，能够同时处理不同的上采样因子.同时，为了解决冗余和无效信息给网络造成的影响，在网络的特征重建模块中引入了通道注意力机制,并融合人脸解析信息提出一种残差通道注意块，不仅提高了网络特征利用率还加强了人脸先验的约束力度.与现有算法在Helen, CelebA和LFW数据集上进行的实验结果表明，该算法无论是主观视觉质量，还是峰值信噪比和结构相似性等客观评价指标，都明显优于现有其他算法.
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