Abstrakt. De senaste åren har bevittnat stor framgång för konvolutionella neurala nätverk (CNN) för olika problem både i låg och hög nivå visioner. Särskilt anmärkningsvärt är det återstående nätet som ursprungligen föreslogs för att hantera högnivåseende problem och har flera förtjänster. Detta dokument syftar till att utvidga fördelarna med resterande nätverk, såsom hoppa anslutning inducerad snabb utbildning, för ett typiskt låg nivå vision problem, dvs enkel bild super-upplösning. I allmänhet, de två huvudsakliga utmaningarna med befintliga djupa CNN för kvällsmat lösning ligger i lutning exploderande/vanishing problem och stora mängder parametrar eller beräkningskostnader som CNN går djupare. Motsvarar, hoppa anslutningar eller identitetskartläggning genvägar används för att undvika gradient exploderande/vanishing problem. För att ta itu med det andra problemet, föreslogs en parameter ekonomisk CNN-arkitektur som noggrant har utformat bredd, djup och hoppa anslutningar. Olika restliknande arkitekturer för bildupplösning har också jämförts. Experimentella resultat har visat att den föreslagna CNN-modellen inte bara kan uppnå toppmoderna PSNR- och SSIM-resultat för superupplösning av en enda bild utan också ge visuellt behagliga resultat. Detta papper har utökat mmm 2017 papper med fler experiment och förklaringar.
Framgången med detta arbete och vår tidigare version REF har visat vikten av att hoppa över anslutningar för bild super-upplösning.
Single Image Super-resolution with a Parameter Economic Residual-like Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}