CVPR2016 VDSR：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks
摘要 问题描述 何恺明将深度学习技术引入超分辨问题的开山之作SRCNN(2014年），主要存在以下几个问题： 1、感受野小，使得获取的语义信息少 ...
提出SRCNN问题 context未充分利用 Convergence 慢 Scale Factor 训练指定fator的模型再重新训练其他fator的模型低效 context 对于更大的scale fator 需要更大的receptive field 接受域，也就是过滤器 ,如果接受域学习了这张图像模式，也就能把这张图像重建成超分辨率图像，所以网络第一层是过滤器是 x 往后每层的filter 大小 ...
2019-02-02 22:59 3 1609 推荐指数：
摘要 问题描述 何恺明将深度学习技术引入超分辨问题的开山之作SRCNN(2014年），主要存在以下几个问题： 1、感受野小，使得获取的语义信息少 ...