Abstrakt. Vi föreslår en mycket effektiv och snabbare Single Image Super-Resolution (SISR) modell med Deep Convolutional neural networks (djup CNN). Djupa CNN har nyligen visat att de har en betydande återuppbyggnad prestanda på en-bild super-upplösning. Den nuvarande trenden är att använda djupare CNN-lager för att förbättra prestandan. Djupa modeller kräver dock större beräkningsresurser och är inte lämpliga för nätkanter som mobila enheter, surfplattor och IoT-enheter. Vår modell uppnår toppmoderna återuppbyggnadsprestanda med minst 10 gånger lägre beräkningskostnad av Deep CNN med Residual Net, Skip Connection och Network in Network (DCSCN). En kombination av Deep CNNs och Skip anslutningslager används som en funktionsextraktor för bildfunktioner på både lokala och globala områden. Parallelliserade 1x1 CNN, som den som kallas Network in Network, används också för bildrekonstruktion. Den strukturen minskar dimensionerna på det föregående lagrets utdata för snabbare beräkning med mindre informationsförlust, och gör det möjligt att bearbeta originalbilder direkt. Dessutom optimerar vi antalet lager och filter för varje CNN för att avsevärt minska beräkningskostnaden. Därför uppnår den föreslagna algoritmen inte bara den senaste prestandan utan också snabbare och effektivare beräkning. Koden finns på https://github.com/jiny2001/dcscn-super-upplösning.
Yamanaka m.fl. REF föreslår en mycket effektiv och snabbare CNN-modell för superupplösning av en enda bild genom att hoppa över anslutningslager och nätverk i nätverksmoduler.
Fast and Accurate Image Super Resolution by Deep CNN with Skip Connection and Network in Network
{'venue': '24th International Conference of Neural Information Processing, ICONIP 2017, Proceedings, Part II (pp.217-225)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}