Avvägningen mellan mottaglig fältstorlek och effektivitet är en avgörande fråga i lågnivåseendet. De enkla konvolutionsnäten (CNN) utvidgar i allmänhet det mottagliga fältet på bekostnad av beräkningskostnaden. Nyligen har en utvidgad filtrering antagits för att ta itu med denna fråga. Men det lider av rutnät effekt, och det resulterande mottagliga fältet är bara en gles provtagning av ingångsbild med checkerboard mönster. I detta dokument presenterar vi en ny flernivåvågmodell CN-N (MWCNN) för bättre avvägning mellan mottaglig fältstorlek och beräkningseffektivitet. Med den modifierade U-Net-arkitekturen introduceras wavelettransform för att minska storleken på funktionskartor i det avtalsslutande undernätverket. Dessutom används ytterligare ett konvolutionsskikt för att minska kanalerna för funktionskartor. I det expanderande subnätverket, invers wavelettransform används sedan för att rekonstruera hög upplösning funktionskartor. Vår MWCNN kan också förklaras som generalisering av dilaterad filtrering och subsampling, och kan tillämpas på många bildrenoveringsuppgifter. De experimentella resultaten visar tydligt effekten av MWCNN för bild denoisering, en enda bild super-upplösning, och JPEG bild artefakter borttagning.
En flernivås WAN-modell för bildrenovering har införts av Liu et al. Hoppa över det.
Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}