DRCN论文笔记

最新推荐文章于 2023-11-02 10:27:33 发布
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分类专栏： Super Resolution
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DRCN利用递归神经网络解决图像超分辨率问题，通过recursive-supervision和skip-connection克服梯度消失，适用于有时序连贯的数据。基本模型包括embedding、inference和reconstruction网络，改进模型通过所有递归模块的监督和skip-connection增强细节处理。损失函数采用每个递归模块的MSE。

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DRCN论文笔记

DRCN将递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)用于图像超分辨率(Super Resolution, SR)问题中，在增加网络深度的同时没有引入过量参数，即提高网络性能的同时没有增加训练时间。针对深度RNN由于梯度消失/爆炸而不好训练的问题，DRCN提出了recursive-supervision和skip-connection来解决。

文中还提出，RNN更适用于有时序连贯性的数据，因此不太适用于单张静态图片。(视频超分辨率或许会有好的表现)

网络结构

Basic model

基本模型如上图所示，由embedding, inference和reconstruction三个网络组成。embedding net用于特征提取，以LR图像为输入，将其放大至目标分辨率(与SRCNN,VDSR相同)，输出特征图，inference net根据特征图完成超分辨率任务，最后由reconstruction net完成重建&#

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caspesjpe的博客
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xiuluoLK的博客
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还有几周才轮到我，先从开始读到现在的过程记录下来，省得到时候重头再来。 对NLP什么都不懂就开始读这个属实很困难，能理解多少是多少吧。 首先看看论文里都有什么图 第一张图，展示了树结构层级累积的过程。将一个语义树转换为向量S，向量S接着从垂直方向自底向上累积。好的，不怎么懂。 第二张图，层级嵌入。每一个模块都是一个嵌入向量。现在还不知道什么意思。 第三张图，子树掩盖。看起来是把某些信息掩盖掉。 第四张图，基于树的注意力机制的编码和解码过程，圆箭头表示进行了层次累计。目前不知道
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