RCAN——Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks
1. 摘要 在圖像超分辨領域，卷積神經網絡的深度非常重要，但過深的網絡卻難以訓練。低分辨率的輸入以及特征包含豐富的低頻信息，但卻在通道間被平等對待，因此阻礙了網絡的表示能力。 為了 ...
原文：CVPR2016 VDSR：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks
摘要 問題描述 何愷明將深度學習技術引入超分辨問題的開山之作SRCNN 年 ，主要存在以下幾個問題： 感受野小，使得獲取的語義信息少，對於恢復細節信息有難度 收斂很慢 SRCNN只針對單尺度超分 主要貢獻點 設計了一個 層的卷積神經網絡來做超分辨 小的學習率會使的網絡收斂很慢，而大的學習率容易使得梯度爆炸，因此通過殘差學習和大的學習率及梯度裁剪 gradient cropping 加速收斂 設計 ...
2019-04-02 22:52 0 1498 推薦指數：
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