Ett mycket djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) har nyligen uppnått stor framgång för bild super-upplösning (SR) och erbjöd hierarkiska funktioner också. De flesta djupgående CNN-baserade SR-modeller utnyttjar dock inte fullt ut de hierarkiska egenskaperna från de ursprungliga lågupplösningsbilderna (LR) och uppnår därmed relativt låga prestanda. I detta dokument föreslår vi ett nytt resterande tätt nätverk (RDN) för att ta itu med detta problem i bild SR. Vi utnyttjar till fullo de hierarkiska egenskaperna från alla de konvolutionella skikten. Speciellt föreslår vi resterande tät block (RDB) för att extrahera rikliga lokala funktioner via täta anslutna konvolutionella lager. RDB möjliggör vidare direkt anslutning från tidigare RDB till alla skikt av nuvarande RDB, vilket leder till en sammanhängande minnesmekanism (CM). Lokala funktioner fusion i RDB används sedan för att adaptivt lära sig mer effektiva funktioner från föregående och nuvarande lokala funktioner och stabilisera utbildning av bredare nätverk. Efter att helt ha fått täta lokala funktioner använder vi global funktionsfusion för att gemensamt och adaptivt lära sig globala hierarkiska funktioner på ett holistiskt sätt. Experiment på referensdatauppsättningar med olika nedbrytningsmodeller visar att vårt RDN uppnår goda resultat mot toppmoderna metoder.
I REF föreslås ett nytt resterande tätt nät (RDN), som fullt ut skulle kunna utnyttja de hierarkiska egenskaperna från de ursprungliga LR-avbildningarna.
Residual Dense Network for Image Super-Resolution
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}