Nyligen har djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) visat anmärkningsvärda framsteg på en enda bild super-upplösning. I takt med att nätverkens djup och bredd ökar har dock CNN-baserade superupplösningsmetoder ställts inför utmaningarna i form av beräkningskomplexitet och minneskonsumtion i praktiken. För att lösa ovanstående frågor föreslår vi ett djupt men kompakt konvolutionsnätverk för att direkt rekonstruera den högupplösta bilden från den ursprungliga lågupplösta bilden. I allmänhet består den föreslagna modellen av tre delar, som består av extraktionsblock, staplade informationsdestillationsblock respektive återuppbyggnadsblock. Genom att kombinera en förbättringsenhet med en komprimeringsenhet till ett destillationsblock kan de lokala lång- och kortsökta funktionerna extraheras effektivt. Den föreslagna förbättringsenheten blandar ihop två olika typer av funktioner och komprimeringsenheten destillerar mer användbar information för de sekventiella blocken. Dessutom har det föreslagna nätverket fördelen att det genomförs snabbt på grund av det jämförelsevis få antalet filter per skikt och användningen av gruppkonvolution. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är överlägsen de senaste metoderna, särskilt när det gäller tidsprestanda. Koden finns på https://github.com/Zheng222/IDN-Caffe. Nyligen, på grund av styrkan i djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN), många CNN-baserade SR-metoder försöker träna ett djupt nätverk för att få bättre återuppbyggnad prestanda. Kim och Al. föreslå en 20-lagers CNN-modell som kallas VDSR [12], som antar resterande lärande och adaptiv lutningsklippning för att underlätta träningssvårigheter. För att kontrollera modellparametrarna konstruerar författarna ett djupt rekursivt konvolutionsnätverk [13] genom att anta rekursivt skikt. För att minska träningssvårigheterna, Mao et al. Föreslå ett mycket djupt återstående nätverk av kodare (RED) [17], som består av en serie konvolutions- och efterföljande införlivade konvolutionslager för att lära sig end-to-end-kartläggningar från LR-avbildningarna till sanningarna på marken. Tai och al. föreslå
För att lindra dessa frågor, Hui et al. REF föreslog ett nätverk för informationsdestillation för superupplösning av en enda bild.
Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network
{'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']}