也就是最后一层卷积全部包含了输出图像的像素,然后按照自己的喜好习惯和方便程度,安排SR像素点和卷积图特征点的对应关系,通过监督学习,对最后一层卷积的所有像素进行映射训练,最后按照顺序排列像素点即可。 VDSR (Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks) 从图像的架构来看,重复使用Conv ...
1.本结构网络感受野更大。利用了更大区域的上下文信息。 2.残差学习和自适应梯度裁剪使得此模型学习率较高,收敛快,效果也好 另,由于LR和HR图像很大程度上共享信息,所以可以直接对残差图像建模。这应该是这篇文章最牛逼的地方了。LR和HR图像很大程度上是相似的,它们的低频信息相近,所不同的是LR缺少了很多高频信息。
VDSR论文笔记 VDSR将VGG网络模型用于图像超分辨率(Super Resolution, SR)问题中,大幅提高了网络深度,使得特征提取更加充分,同时在训练的过程中利用残差学习,大幅调高了学习率,是的训练时间明显缩短。 网络结构 与SRCNN相同,VDSR首先将输入LR图像放大至目标分辨率,再使用VGG网络在高分辨率条件下提取特征,最终重建得到高分辨...
VDSR论文阅读笔记 “Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks”发表于CVPR 2016,并且是oral,文章的内容主要是分析了SRCNN方法局限性,提出了有效的改进方案。虽然是2016年较老的论文,但是提出解决问题的思路很巧妙,值得学习。 论文地址:https://arxiv.org/abs/... 查看原文 2014-2020...
VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
【论文笔记-VDSR】Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。