深度学习用于图像超分辨率重建的经典paper汇总(3)
来源:互联网 发布:php sql server 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 14:18
三.Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network(ESPCN)
0.亮点:直接在低分辨率图上进行处理,比之前的方法效果更好速度更快。
1.目前做SR的方法一般分为基于统计的,基于边缘,基于块的,基于稀疏编码还有基于网络的。以前基于网络的方法有些不足。一方面,处理卷积操作时,一开始就扩展了低分辨率图,计算时间将增加;另一方面,从低分辨率空间到高分辨率空间的转化基于传统插值(interpolation)方法,这不会给解决病态重建问题带来附加信息。
3.模型
输入层低分辨率图片(H X W X C),输出层是高分辨率图(rH X rW X C).
1)先做L-1层特征映射(卷积)。
2)最后一层,网络通过像素洗牌(pixel shuffle)实现高分辨率输出。
4.代价函数
5.评价指标PSNR
6.图片数据集 the Timofte,set5,set14,BSD300,BSD500,ImageNet.视频数据集Xiph,Ultra Video Group
7.论文链接:https://arxiv.org/abs/1609.05158
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