VDSR论文理解

最新推荐文章于 2024-08-11 08:16:03 发布
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分类专栏： 超分辨
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33590958/article/details/89040155
博客内容主要提及对ResNet和VDSR进行比较，发现二者很相似，聚焦于信息技术领域中相关模型的对比。

ResNet与VDSR之间的比较，可以看出VDSR和ResNet很相似。

在这里插入图片描述

vdsr（Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks）论文阅读
qq_40107571的博客
06-23 336
摘要：作者受到vgg的启发，搭建了一个20层的卷积神经网络。通过级联多个小的卷积核，更好的利用上下文信息。通常，越深的网络，网络的收敛速度就越慢。这里作者通过残差学习和大的学习率（这里学习率是SRCNN的一万倍），和可调节的梯度裁剪。残差学习是学习LR和HR之间的残差，大的学习率可以加快学习速度，梯度裁剪可以避免梯度爆炸 这篇文章，作者解决下面的问题：1 对于大的尺度因子，小的感受野对于细节的恢复是不足够的。但是深层网络，拥有更大的感受野，利用更大的上下文信息。2 残差学习。输入和输出是高度相关的。大的初始
【图像超分】论文复现：万字长文！Pytorch实现VDSR！血与泪的数据处理与训练过程总结！深度学习中的各种踩坑记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附PSNR最优的VDSR模型权重文件！
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-18 1万+
【图像超分】论文精读：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks (VDSR)请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！本文综合现有的VDSR相关代码，用pytorch实现极简风格的VDSR，复现论文。
VDSR论文阅读笔记
weixin_43840215的博客
05-04 2921
“Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks”发表于CVPR 2016，并且是oral，文章的内容主要是分析了SRCNN方法局限行，并提出了有效的改进方案。虽然是2016年较老的论文，但是提出解决问题的思路很巧妙，值得学习。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.04587 ...
VDSR论文（结合其他资料博客）
qq_42250789的博客
08-07 3410
论文：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks 1.Introduction: SRCNN存在3点局限性: 1.依赖较小的图像区域的内容 2.网络训练收敛速度慢 3.网络只能解决单一尺度的图像超分辨率 VDSR提出新的方法来解决这些局限性： 1.深度网络使用大的感受野来获取图像上下文信息 2.网络进行残差学习（residual-learning CNN），并且使用极高的学习率，提高收敛速度。采用大学习率
【超分辨率】VDSR论文笔记
abxl987的博客
10-06 4730
在本论文中提出了一种高精度的单图像超分辨率方法。作者受到图像分类网络VGGNet的启发，使用了一个非常深的卷积网络应用于超分辨率领域，最终的网络模型达到20层。作者发现通过在深层网络结构中多次级联小型滤波器，可以有效的利用大型图像区域上的上下文信息。作者通过仅学习残差和使用极高的学习率来改善深层网络收敛慢的问题。最终提出的方法无论是精度上还是视觉提升上都比现有的方法要好作者在SRCNN的基础上，加深了网络的深度。
VDSR阅读笔记
xiuluoLK的博客
03-01 1621
VSDR主要解决了从给定的一个LR图像（一般是指SISR）生成HR图像的问题。SISR广泛用于计算机视觉应用，从安全和监视成像到医学成像这些需要更多图象细节的地方。 由SRCNN的作者DONG等人所提出的方法成功证明了CNN可以被用来学习LR到HR端到端的映射。但是本篇作者发现SRCNN被局限于三个方面：太过依赖于小图像区域的背景信息，收敛太慢，而且模型这能用于单缩放倍数，想更换缩放倍数还需要重...
【图像超分】论文精读：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks (VDSR)
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-14 1万+
我们提出了一种高精度的单图像超分辨率(SR)方法。我们的方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自用于 ImageNet 分类的 VGG-net [19]。我们发现增加我们的网络深度可以显着提高准确性。我们的最终模型使用 20 个权重层。通过在深度网络结构中多次级联小过滤器，以有效的方式利用大图像区域的上下文信息。然而，随着非常深的网络，收敛速度成为训练期间的关键问题。我们提出了一个简单而有效的训练过程。我们只学习残差，并使用可调梯度裁剪实现的极高学习率（比 SRCNN [6] 高 104 倍）。我们提出的方
【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
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03-25 2万+
本专栏研究领域为【超分辨率重建】，涵盖图像超分、视频超分，实时超分，4K修复等方面。主要内容包括主流算法模型的论文精读、论文复现、毕业设计、涨点手段、调参技巧、论文写作、应用落地等方面。算法模型从SRCNN开始更新至今，一般是一篇论文精读对应一篇论文复现。论文精读详解理论，归化繁为简，归纳核心，积累词句，培养阅读论文和论文写作能力。论文复现依托Pytorch代码，实现完整的模型训练流程，总结调参方法，记录碰到的bug，论文插图可视化，培养读写代码能力、做实验的能力、以及应用落地能力。
【图像超分】论文精读：Residual Dense Network for Image Super-Resolution（RDN）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-31 6823
一个非常深的卷积神经网络 (CNN) 最近在图像分类 (SR) 方面取得了巨大成功，并提供了分层特征。然而，大多数基于深度 CNN 的 SR 模型没有充分利用原始低分辨率 (LR) 图像中的层次特征，从而实现相对较低的性能。在本文中，我们提出了一种新的残差密集网络(RDN)来解决图像SR中的这个问题。我们充分利用所有卷积层的分层特征。具体来说，我们提出了残差密集块（RDB）通过密集连接的卷积层提取丰富的局部特征。RDB 进一步允许将前一个 RDB 的状态与当前 RDB 的所有层直接连接，从而产生连续的内存
【图像超分】论文精读：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution（EDSR和MDSR）
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03-28 7269
最近对超分辨率的研究随着深度卷积神经网络 (DCNN) 的发展取得了进展。特别是，残差学习技术表现出更好的性能。在本文中，我们开发了一个增强的深度超分辨率网络（EDSR），其性能超过了当前最先进的 SR 方法。我们模型的显着性能改进是由于通过删除传统残差网络中不必要的模块进行优化。当我们稳定训练过程时，通过扩展模型大小可以进一步提高性能。我们还提出了一种新的多尺度深度超分辨率系统(MDSR)和训练方法，该方法可以在单个模型中重建不同缩放因子的高分辨率图像。所提出的方法在基准数据集上比最先进的方法表现出更好的
VDSR论文笔记
Scorch111的博客
03-05 869
VDSR论文笔记 VDSR将VGG网络模型用于图像超分辨率(Super Resolution, SR)问题中，大幅提高了网络深度，使得特征提取更加充分，同时在训练的过程中利用残差学习，大幅调高了学习率，是的训练时间明显缩短。 网络结构 与SRCNN相同，VDSR首先将输入LR图像放大至目标分辨率，再使用VGG网络在高分辨率条件下提取特征，最终重建得到高分辨率图像。 损失函数 使用MS...
VDSR论文总结
m0_65590944的博客
08-11 770
在本论文中提出了一种高精度的单图像超分辨率方法。作者受到图像分类网络VGGNet的启发，使用了一个非常深的卷积网络应用于超分辨率领域，最终的网络模型达到20层。
【论文笔记-VDSR】Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks
SunshineSki的博客
10-26 3122
Title：Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks Authors ： Jiwon Kim, Jung Kwon Lee and Kyoung Mu Lee Department of ECE, ASRI, Seoul National University, Korea CVPR 2016 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision .
论文笔记(EDSR)
Karl51的博客
03-04 799
论文阅读（EDSR）
【超分辨率】VDSR--Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks
Shwan_ma的博客
10-10 1万+
论文链接：https://arxiv.org/abs/1511.04587 论文code: https://github.com/huangzehao/caffe-vdsr这篇文章受VGG的启发，通过stack filters来获得一个比较大的感受野。最大达到41x41的感受野，在形式上，其实更有点像ResNet。本文认为Dong的SRCNN虽然成功把CNN引入到SR中，但是依然受限于三个方面：1
【超分辨率】（EDSR）Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution论文阅读笔记
abxl987的博客
10-09 5261
在本论文中，作者提出了一种新的深度超分辨率网络（EDSR），其性能超过了目前最先进的SR方法。EDSR模型的显著性能改进是通过去除传统残差网络中不必要的模块来优化。并且在稳定训练过程中的同时，通过扩大模型尺寸（即分为baseline和扩大后的模型，在深度和宽度上进行扩展）进一步提高性能。作者还提出了一种新的多尺度超分辨率模型（MDSR）和训练方法，该方法在单一模型中重建不同放大因子的高分辨率图像。
VDSR(Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks)超分辨网络-详细分析
weixin_46515047的博客
12-06 4119
对VDSR文章的剖析，小白小白
VDSR神经网络
我の博客
01-28 7228
残差超分辨率网络
图像超分辨率重建 VDSR解析
ypshowm的博客
11-18 3320
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.04587v1 代码：https://github.com/huangzehao/caffe-vdsr https://github.com/Jongchan/ten...
VDSR论文
最新发布
03-24
### VDSR Super Resolution Paper VDSR (Very Deep Convolutional Networks for Image Super-Resolution) 是一种基于深度学习的方法，用于通过非常深的卷积神经网络实现高精度图像超分辨率重建。该方法的核心在于利用深层网络结构提取低分辨率图像中的细节信息并恢复其高质量版本。 #### 基本概念 超分辨技术的目标是从单张或多张低分辨率图像中恢复出一张高分辨率图像[^1]。VDSR 提出了一个端到端训练框架，能够显著提升图像质量的同时保持计算效率。相比传统的 SRCNN 方法，VDSR 使用更深的网络架构来捕捉更复杂的特征表示[^2]。 #### 网络设计 VDSR 的核心是一个由多层卷积构成的残差学习模型。具体来说，它采用了一个具有 20 层卷积的操作序列来进行逐像素预测。每一层都执行标准的 \(3 \times 3\) 卷积运算，并且省略了批量归一化（Batch Normalization, BN），因为后者可能会影响 SR 性能[^3]： \[ F_n = K_n * X_{n-1} + B_n \] 其中： - \( F_n \): 输出特征图； - \( X_{n-1} \): 输入特征图； - \( K_n \): 卷积核权重矩阵； - \( B_n \): 偏置向量； - \( * \): 表示卷积操作； 这种简单的线性变换被证明对于超分任务特别有效，在减少过拟合风险方面也表现良好。 #### 训练过程 为了提高泛化能力以及加速收敛速度，VDSR 利用了残差学习机制。即不是直接估计最终目标 HR 图像\(I^{HR}\)，而是先生成初始猜测值再逐步调整误差项\[E=I^{LR}-I^{HR}\]。这样做的好处是可以让优化器更容易找到全局最优解空间位置附近区域内的局部极小值点集合之一从而获得更好的效果。 此外，VDSR 还采用了 LReLU 激活函数替代 ReLU 来缓解梯度消失现象的发生概率降低情况下的数值稳定性问题。 以下是简化版 VDSR 实现代码片段供参考: ```python import torch.nn as nn class VDSR(nn.Module): def __init__(self, num_channels=64, num_residuals=20): super(VDSR, self).__init__() layers = [] # First convolution layer without activation function. layers.append(nn.Conv2d(1, num_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)) # Add residual blocks with LeakyReLU activations. for _ in range(num_residuals - 2): layers += [ nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2), nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) ] # Final output layer reconstructing original channel size. layers += [nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2), nn.Conv2d(num_channels, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1)] self.model = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = self.model(x) return out + x # Residual learning by adding input back to output. vdsr_model = VDSR() print(vdsr_model) ``` 上述代码展示了如何构建一个基础形式上的 VDSR 架构实例对象 `vdsr_model` 并打印出来查看内部组成结构详情。 ---
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