I denna rapport visar vi att med samma parametrar och beräkningsbudgetar, modeller med bredare funktioner innan ReLU aktivering har betydligt bättre prestanda för en enda bild super-upplösning (SISR). Resultatet SR restnätverk har en smal identitet mappning väg med bredare (2× till 4×) kanaler innan aktivering i varje restblock. För att ytterligare bredda aktiveringen (6× till 9×) utan beräkningsmässiga overhead, introducerar vi linjär låg-rankad konvolution i SR-nätverk och uppnå ännu bättre noggrannhet-effektivitet kompromisser. Dessutom, jämfört med batch normalisering eller ingen normalisering, hittar vi träning med vikt normalisering leder till bättre noggrannhet för djup super-upplösning nätverk. Vårt föreslagna SR-nätverk WDSR uppnår bättre resultat på storskalig DIV2K-bild superupplösningsriktmärke när det gäller PSNR med samma eller lägre beräkningskomplexitet. Baserat på WDSR vann vår metod också 1:a plats i NTIRE 2018 Challenge on Single Image Super-Resolution i alla tre realistiska spår. Experiment och ablation studier stöder vikten av bred aktivering för bild super-upplösning. Koden släpps på:
Wang m.fl. föreslog ett adaptivt vägt superupplösningsnätverk (AWSRN) baserat på WDSR REF.
Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}