Vi föreslår en bild super-upplösningsmetod (SR) med hjälp av ett djupt rekursivt konvolutionsnätverk (DRCN). Vårt nätverk har ett mycket djupt rekursivt lager (upp till 16 rekursioner). Ökande rekursionsdjup kan förbättra prestandan utan att införa nya parametrar för ytterligare konvolutioner. Även om fördelarna med att lära sig ett Demokratiska republiken Kongo är mycket svåra med en standard gradient nedstigningsmetod på grund av exploderande/vanskande gradienter. För att underlätta svårigheten med utbildning föreslår vi två förlängningar: rekursiv-supervision och hoppa-anslutning. Vår metod överträffar tidigare metoder med stor marginal.
REF föreslog ett djupgående konvolutionsnätverk.
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}