Abstrakt. Som en framgångsrik djupmodell som tillämpas i bild superupplösning (SR), har Super-Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN) [1, 2] visat överlägsen prestanda jämfört med de tidigare handgjorda modellerna antingen i hastighets- och återställningskvalitet. Den höga beräkningskostnaden hindrar dock fortfarande den från praktisk användning som kräver realtidsprestanda (24 fps). I detta dokument strävar vi efter att påskynda den nuvarande SRCNN, och föreslår en kompakt timglas-formad CNN struktur för snabbare och bättre SR. Vi omformar SRCNN struktur främst i tre aspekter. Först introducerar vi ett dekonvolutionsskikt i slutet av nätverket, sedan lär vi oss kartläggningen direkt från den ursprungliga bilden med låg upplösning (utan interpolation) till den högupplösta bilden. För det andra omformulerar vi kartskiktet genom att krympa indatadimensionen innan vi kartlägger och expanderar tillbaka efteråt. För det tredje antar vi mindre filterstorlekar men fler kartlager. Den föreslagna modellen uppnår en hastighet på mer än 40 gånger med till och med överlägsen återställningskvalitet. Vidare presenterar vi parameterinställningar som kan uppnå realtidsprestanda på en generisk CPU samtidigt som den bibehåller god prestanda. En motsvarande överföringsstrategi föreslås också för snabb utbildning och testning för olika uppskalningsfaktorer.
För att minska belastningen på nätet matar FSRCNN REF in den ursprungliga bilden med låg upplösning och använder dekonvolution för att öka urvalet av funktioner till de önskade dimensionerna innan den slutliga objektiva funktionen.
Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}