Abstrakt. Convolutional neural network (CNN) djup är av avgörande betydelse för bild super-upplösning (SR). Vi observerar dock att djupare nätverk för bild SR är svårare att träna. De lågupplösningsingångar och funktioner innehåller riklig lågfrekvensinformation, som behandlas lika över kanaler, vilket hindrar representationsförmågan hos CNN. För att lösa dessa problem föreslår vi de mycket djupa kvarvarande kanalbevakningsnätverken (RCAN). Särskilt föreslår vi en reststruktur (RIR) för att bilda ett mycket djupt nätverk, som består av flera återstående grupper med långa hoppanslutningar. Varje restgrupp innehåller några restblock med korta hoppanslutningar. Samtidigt tillåter RIR riklig lågfrekvent information att kringgås genom flera hoppa anslutningar, vilket gör det huvudsakliga nätverket fokusera på att lära sig högfrekvent information. Dessutom föreslår vi en mekanism för kanalövervakning för att anpassa kanalvisa funktioner genom att beakta det ömsesidiga beroendet mellan kanalerna. Omfattande experiment visar att vår RCAN uppnår bättre noggrannhet och visuella förbättringar mot toppmoderna metoder.
Bland dem, Residual Channel Attention Network (RCAN) har uppnått state-of-the-art (till 2019) REF.
Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}