Abstract-De djupa konvolutionella neurala nätverk har uppnått betydande förbättringar i noggrannhet och hastighet för enkelbild super-upplösning. I takt med att nätverkets djup ökar försvagas dock informationsflödet och träningen blir hårdare och hårdare. Å andra sidan har de flesta modellerna en enhetlig struktur med vilken det är svårt att integrera kompletterande kontextuell information inom olika mottagliga områden. För att förbättra informationsflödet och för att fånga upp tillräcklig kunskap för att rekonstruera högfrekvensdetaljerna föreslår vi en kaskad flerskalig cross network (CMSC) där en sekvens av undernätverk kaskaderas för att dra slutsatser om hög upplösning på ett grovt till fint sätt. I varje kaskaddelnätverk staplar vi flera flerskaliga cross (MSC)-moduler för att säkra kompletterande flerskalig information på ett effektivt sätt samt för att förbättra informationsflödet över lagren. Samtidigt, genom att införa rest-features lärande i varje steg, den relativa informationen mellan hög-upplösning och låg-upplösning funktioner utnyttjas fullt ut för att ytterligare öka återuppbyggnaden prestanda. Vi utbildar det föreslagna nätverket med kaskad-supervision och sedan monterar de mellanliggande förutsägelserna av kaskaden för att uppnå hög kvalitet bildrekonstruktion. Omfattande kvantitativa och kvalitativa utvärderingar av referensdata visar hur överlägsen vår föreslagna metod är jämfört med de senaste superupplösningsmetoderna.
CMSC REF säkrar kompletterande flerskalig information genom att kaskadera flera flerskaliga tvärmoduler som kan lära sig funktioner under olika mottagliga fält.
Single Image Super-Resolution via Cascaded Multi-Scale Cross Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}