VDSR论文理解

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 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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