SwinGSR

SwinGSR 是一个基于 Swin Transformer 的图像超分辨率重建模型实现，专注于提升低分辨率图像的细节与清晰度。其核心采用分层窗口自注意力机制，在保持计算效率的同时增强长程依赖建模能力；支持 x2/x4 倍率放大，适配多种退化场景（如双三次下采样）。项目基于 PyTorch 构建，复用 BasicSR 框架，提供完整的训练、测试配置与脚本。适用于科研实验、图像质量增强、遥感/医学图像预处理等对结构保真度要求较高的超分辨率任务。