2019/7/15学习内容【SRDenseNet、SRGAN(SRResNet)、 EDSR】

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本文介绍了一种用于图像超分辨率任务的深度学习模型SRDenseNet。该模型利用密集连接来提高特征重用效率，并通过跳过连接来缓解梯度消失问题。

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SRDenseNet
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原文https://blog.youkuaiyun.com/aBlueMouse/article/details/78710553

图像超分：SRResNet算法原理详解--全网独家
FJN110的博客
06-25 45
摘要 图像超分辨率技术通过算法将低分辨率图像重建为高分辨率图像，解决因硬件限制或压缩导致的图像模糊问题。SRResNet是代表性深度学习模型，其核心创新在于： 残差连接结构：通过跳跃连接缓解深层网络梯度消失问题，实现高效训练和细节恢复； 子像素卷积上采样：相比传统插值法，能生成更自然的高频细节，避免棋盘格效应。该技术在医疗影像、卫星遥感等领域具有重要应用价值，显著提升图像分析精度。
【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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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。
【图像超分辨】SRDenseNet
sinat_36197913的博客
03-17 4753
SRDenseNet网络结构参考博客 DenseNet是CVPR2017的best papaer获奖论文。DenseNet在稠密块(dense block)中将每一层的特征都输入给之后的所有层，使所有层的特征都串联(concatenate)起来，而不是像ResNet那样直接相加。这样的结构给整个网络带来了减轻梯度消失问题、加强特征传播、支持特征复用、减少参数数量的优点。一个稠密块的结构如下图所示。...
半监督生成对抗网络_GAN 生成对抗网络
weixin_28707535的博客
01-27 781
生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow在2014年提出的机器学习架构。要全面理解生成对抗网络，首先要理解的概念是监督式学习和非监督式学习。监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与测试集的机器学习过程，比如监督式图片分类器需要一系列图片和对应的标签（“猫”，“狗”…），而非监督式学习则不需要这么多额外的工作，它们可以自己从错误中进行学习，并降低未来出错的概率。监督式学习的缺点...
【图像超分辨率重建】——SRGAN/SRResNet论文精读笔记
Sunny_Coder的博客
11-10 6430
SR的不是适定性导致SR图像缺乏纹理细节，有监督的SR算法的优化目标通常是最小化恢复的HR图像和地面真实之间的平均平方误差（MSE）。这很方便，因为最小化MSE也能使峰值信噪比（PSNR）最大化，而峰值信噪比是用来评估和比较SR算法的一个常用指标。然而，MSE（和PSNR）捕捉感知上相关差异的能力是非常有限的，比如高纹理细节，因为它们是基于像素级的图像差异来定义的。最高的PSNR并不一定反映出感知上更好的SR结果。
超分之SRDenseNet
Ton的博客
03-15 4622
这篇文章的总体网络架构和DCSCN这篇很类似：通过构建一个具有skip connection结构的end-to-end的CNN网络。 文章推出的新模型被称之为SRDenseNet，其利用Dense块作为基本结构，使用skip connection来结合低层特征信息和高层特征信息，然后通过反卷积网络进行图像重建，从而实现LR→HRLR\to HRLR→HR的转变，并且也说明不同深度层的特征之间包含的信息是互补的。 参考文档： ①深度学习端到端超分辨率方法发展历程 Image Super-Resolution.
SRDenseNet（Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections）超分辨网络-详细分析
weixin_46515047的博客
12-22 1896
Contents1. IntroductionReferences 1. Introduction References SRDenseNet超分辨网络-详细分析
深度学习在超分辨率重建SR领域的发展过程从SRCNN（ECCV14）-CameraSR(CVPR19)
shiyonglian的博客
10-29 5769
目录 文章目录目录@[toc]帮助新手快速上手的网址和工具从2014的SRCNN到2018的IDN优秀论文集结实验过程中的常用MATLAB代码整理SR领域期刊和会议整理 图像超分辨率重建之路的学习与经验总结。 **本文由四部分组成：（1）帮助新手快速上手的网址和工具；（2）从始至今的SR领域优秀论文整理；（3）常用的代码；（4）SR领域期刊和会议整理 ** 单一图像超分辨率重建（SISR ）是典型...
深度学习：图像超分辨率重建
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目的：将图像从低分辨率图像转换为高清超分辨率图像，传统方式是双线性插值 1.SRCNN：模型参考：https://blog.youkuaiyun.com/Autism_/article/details/79401798      作者在获取训练和测试样本时使用了自动生成的方法，非常巧妙，也有人是通过高清相机和手机照片对同一物体进行拍摄，并由此作为训练集，方法没有上述作者的好。      SRCNN是首个...
超分辨率重建（深度学习）2018年之前经典论文
qq_41332469的博客
06-12 3528
SRCNN https://blog.youkuaiyun.com/Autism_/article/details/79401798 FSRCNN https://blog.youkuaiyun.com/u010327061/article/details/80092262
图像超分辨率综述：Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey 阅读笔记
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基本的超分辨率工具箱，包括SRResNet，SRGAN，ESRGAN等。-Python开发
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【论文笔记】（SR）《Residual Dense Network for Image Super-Resolution》
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《Residual Dense Network for Image Super-Resolution》论文阅读笔记 针对的问题 ：针对目前大多数基于CNN的SR模型不能充分利用原始低分辨率（LR）图像的层次特征（the hierarchical features ），只实现了较低的表现。 提出的办法 ：提出了一种 residual dense network (RDN)解决这个问题。 使用 residual dense block (RDB) ：使用密集连接的卷积层来提取局部特征 RDB会将前面的RDB状
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srdensenet论文复现
【图像超分】论文精读：Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections（SRDenseNet）
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图像超分辨重建领域文献调研（SRCNN SRGAN ESRGAN）
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本文介绍了图像超分辨率重建在深度学习方面的文献（以GAN为主） 目录 一、SRCNN 二、SRResNet 三、SRGAN 四、ESRGAN 五、SELFGAN 一、SRCNN 1. 解决问题 在CNN出现之前，传统超分方法是最临近插值、双线性或双三次插值等上采样方法。图像超分技术本质上是一种不适定的（ill-posed）问题，因为任意的低分辨率图像都有无数种生成高分辨率图像的解。本文直接学习低分辨率/高分辨率图像之间的端到端映射。进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以看作是一个深卷积网络。CN
Tensorflow 2.0实现EDSR/WDSR/SRGAN图片超分辨率技术
标题中提到的EDSR、WDSR和SRGAN都是在图像处理领域中用于提高图像分辨率的技术。接下来，我将对它们进行详细解释。 EDSR（Enhanced Deep Super-Resolution Network）是一种深度学习模型，用于从低分辨率图像中恢复...
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