张小明
前端开发工程师
采用独特的多尺度深度可分离卷积，增强多尺度特征图的通道交互，融合通道空间与分组注意力机制
提出方法：设计多尺度注意力网络（MAN），核心集成两种新模块：
多尺度大核注意力（MLKA）：在不同尺度下捕获丰富的注意力信息；
门控空间注意力单元（GSAU）：融**合门控机制与局部注意力，**移除冗余信息、避免伪影；
实验效果：MAN 仅需堆叠不同数量的 MLKA 和 GSAU，即可达到与 SwinIR（当时的 SOTA 模型）相当的性能，同时实现 “更高 PSNR（图像质量指标）+ 更少参数量 / 计算量” 的平衡。
1、EMCAD 解码器模块 | 作为核心单元，
核心：基础功能单元，负责对接编码器
使用**LGAG大核分组注意力门，MSCAM多尺度卷积注意力，**集成
3、MSCAM高效多尺度卷积，
核心：多尺度+注意力筛选，
3、LGAG，大核分组注意力门
核心：大核卷积，分组注意力，
4、MSCAM—G
核心：多尺度卷积注意力，门控机制
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