....................................... I synnerhet, återstående inlärningstekniker uppvisar förbättrad prestanda. I detta dokument utvecklar vi ett förbättrat nätverk för djup superupplösning (EDSR) med prestanda som överstiger de nuvarande toppmoderna SR-metoderna. Den betydande prestandaförbättringen av vår modell beror på optimering genom att ta bort onödiga moduler i konventionella kvarvarande nät. Prestandan förbättras ytterligare genom att utöka modellstorleken samtidigt som vi stabiliserar träningsproceduren. Vi föreslår också ett nytt flerskaligt system för djupupplösning (MDSR) och träningsmetod, som kan rekonstruera högupplösta bilder av olika uppskalningsfaktorer i en enda modell. De föreslagna metoderna visar överlägsen prestanda jämfört med de senaste metoderna på referensdatauppsättningar och bevisar sin excellens genom att vinna NTIRE2017 Super-Resolution Challenge [26].
Genom att ta bort onödiga moduler i konventionella restnät, Lim et al. I REF föreslogs EDSR och MDSR, vilket leder till betydande förbättringar.
Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}