I detta dokument föreslår vi en mycket djup konvolutionell kodning-avkodning ram för bildrenovering såsom denoisering och super-upplösning. Nätverket består av flera lager av convolution och de-konvolution operatörer, lära sig end-to-end kartläggningar från korrupta bilder till de ursprungliga. De konvolutionella skikten fungerar som en funktionsutsugare, som fångar abstraktionen av bildinnehållet och samtidigt eliminerar ljud/korruption. De-konvolutionella lager används sedan för att återställa bilddetaljerna. Vi föreslår att symmetriskt koppla samman konvolutions- och dekonvolutionslager med skippa-lager-anslutningar, med vilka träningen konvergerar mycket snabbare och uppnår en högre kvalitet lokal optimal. För det första, De skip anslutningar gör att signalen förskjuts tillbaka till botten skikt direkt, och därmed tar itu med problemet med lutning försvinner, vilket gör utbildning djupa nätverk lättare och uppnå restaurering prestanda vinster följaktligen. För det andra, dessa hoppa anslutningar passera bild detaljer från konvolutionella lager till de-konvolutionella lager, vilket är fördelaktigt för att återställa den ursprungliga bilden. Betydande, med den stora kapaciteten, kan vi hantera olika nivåer av buller med hjälp av en enda modell. Experimentella resultat visar att vårt nätverk uppnår bättre prestanda än alla tidigare rapporterade toppmoderna metoder.
Använda symmetriska skip-anslutningar, Mao et al. I REF föreslogs ett mycket djupt konvolutionsnätverk för autoenkoder för bilddenoisering och SISR.
Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}