1.1 PixelShuffle 正常情况下,卷积操作会使feature map的高和宽变小。 但当我们的stride=1r<11r<1r1<1时,可以让卷积后的feature map的高和宽变大——即分辨率增大,这个新的操作叫做sub-pixel convolution,具体原理可以看PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Su...
这样做使得算法的计算复杂度很高,ESPCN提出了一种在低分辨率场景下提取特征并重建图像的网络结构,降低了计算量,提高了运行...ESPCN的主要贡献,其后有很多方法都仿照此,在LR上提取特征,继而经过亚像素卷积层提高分辨率。(sub-pixelconvolution又称作pixelshuffle)一般通过卷积操作生成的特征...