作者：袁昆鹏; 席志红机器视觉超分辨率深度学习跳跃级联梯度消失特征复用亚像素卷积冗余性
摘要：针对模型VDSR(very deep super resolution)收敛速度慢,训练前需要对原始图像进行预处理,以及网络中存在的冗余性等问题,提出了一种基于深度跳跃级联的单幅图像超分辨率重建(DCSR)算法。DCSR算法省去了图像预处理,直接在低分辨率图像上提取浅层特征,并使用亚像素卷积对图像进行放大;通过使用跳跃级联块可以充分利用每个卷积层提取到图像特征,实现特征重用,减少网络的冗余性。网络的跳跃级联块可以直接从输出到每一层建立短连接,加快网络的收敛速度,缓解梯度消失问题。实验结果表明,在几种公开数据集上,所提算法的峰值信噪比、结构相似度值均高于现有的几种算法,充分证明了所提算法的出色性能。
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