【图像超分】论文精读：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution（MSRN）

最新推荐文章于 2024-08-25 18:45:51 发布
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分类专栏： 超分辨率重建（理论+实战，科研+应用） 文章标签： 超分辨率重建 图像处理 计算机视觉 深度学习 人工智能 论文阅读 论文笔记
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本文介绍了Multi-scale Residual Network (MSRN)用于图像超分辨率的技术，该网络通过多尺度残差块（MSRB）自适应检测不同尺度的图像特征，解决传统深度学习模型在超分辨率中的问题。实验表明，MSRN在保持较低复杂度的同时，性能超越了多数先进方法。此外，MSRB还可应用于其他计算机视觉任务。

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第一次来请先看这篇文章：【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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前言

论文题目：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution —— 用于图像超分辨率的多尺度残差网络

论文地址：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution

论文源码（Pytorch）：https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorch

ECCV 2018！</

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03-31 6738
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MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文理解
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Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 用于图像高分辨率的多尺度残差网络 原文：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution, ECCV2018 github(pytorch): https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorch Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文翻
Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution
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【图像超分辨率】Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution
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暮日落流年的博客
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《Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution》阅读
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近年来的研究表明，深度神经网络可以显著提高单幅图像的超分辨率。目前的研究倾向于使用更深层次的卷积神经网络来提高性能。然而，盲目地增加网络的深度并不能有效地改善网络。更糟糕的是，随着网络深度的增加，训练过程中出现的问题越来越多，需要更多的训练技巧。在本文中，我们提出了一种新的多尺度残差网络(MSRN)来充分利用图像的特征，其性能优于大多数现有的方法。在残差块的基础上，引入不同大小的卷积核，自适应地检测不同尺度的图像特征。同时，我们让这些特征相互作用，得到最有效的图像信息，我们称之为结构多尺度残差块(MSRB)
MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文翻译
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【图像超分】论文精读：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution（SAN）
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最近，深度卷积神经网络 (CNN) 在单图像超分辨率 (SISR) 中得到了广泛的探索，并获得了卓越的性能。然而，现有的大多数基于cnn的SISR方法主要集中在更广泛或更深的架构设计上，忽略了探索中间层的特征相关性，从而阻碍了cnn的表示能力。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个二阶注意力网络（SAN），用于更强大的特征表达和特征相关性学习。具体来说，开发了一种新的可训练的二阶通道注意 (SOCA) 模块，通过使用二阶特征统计来自适应地重新缩放通道特征以获得更具辨别力的表示。此外，我们提出了一种非局部
ECCV2018超分辨率MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution
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这篇文章主要创新点是：使用多尺度残差块充分提取图片特征 问题 （1）目前的研究倾向于使用更深层次的卷积神经网络来提高性能。但是随着网络深度的增加，训练过程中出现的问题越来越多，需要更多的训练技巧。导致很多方法难以复现； （2）特征利用不足，随着网络深度的增加，特征在传输过程中逐渐消失。如何充分利用这些特征，是网络重建高质量图像的关键； （3）可扩展性差； 贡献 提出了一种新的多尺度残差网络(MSR...
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论文精读《Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution》
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目前更多致力于用更深的网络去提升性能，然而盲目追求网络深度，并不能有效改善网络，反而，随着深度加深网络更难训练而且需要很多trick、 多尺度残差网络，从网络广度上进一步探索图像特征，多size卷积核自适应检测不同尺度特征，同时，多尺度直接有一定的交互和融合，得到更有效的多层次信息，结构—MSRB 模块输出作为各尺度的层次信息，首先为一阶注意力模块，将各个尺度的提取特征进行重映射，之后进行多尺度特征通道的concat操作，通过二次注意力网络自适应选择各个尺度通道最有用的信息并进行有效结合，通过全局...
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breezero的博客
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【图像超分辨率】Satellite Image Super-Resolution via Multi-Scale Residual Deep Neural Network
qq_41807261的博客
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李永亮的专栏
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Multi-scale Attention Network for Single Image Super-Resolution（CVPR 2024）
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08-25 1171
针对ConvNets在图像超分辨率任务中表现不如Transformer的问题，提出了多尺度大核注意力（MLKA）和门控空间注意力单元（GSAU）两种方法。通过结合多尺度、门控机制和空间注意力，这些方法显著增强了ConvNets的模型表示能力，并成功应用于构建多尺度注意力网络（MAN），从而在图像超分辨率任务中实现了与Transformer相媲美的性能。
【ARIXV2209】Multi-Scale Attention Network for Single Image Super-Resolution
OUC的搬砖日常
01-24 2259
代码：https://github.com/icandle/MAN这是来自南开大学的工作，将多尺度机制与大核注意机制结合，用于图像超分辨率。2022年初，大核卷积火了，Visual Attention Network （VAN）提出将大核卷积划为：depth-wise conv，dilated conv，和 point-wise conv 的组合（如下图所示）。作者提出的方法叫做 Multi-scale Attention Network（MAN），总体框架如下图所示。
residual feature dis- tillation network for lightweight image super-resoluti
08-14
残差特征提取网络是一种轻量级图像超分辨率技术，它通过提取图像中的残差特征来实现图像的高分辨率重建。 该网络的关键思想是将低分辨率图像与其对应的高分辨率图像之间的差异作为特征来学习和恢复图像的细节信息。在训练过程中，网络首先将低分辨率图像输入到深度卷积神经网络中，提取出一系列特征图。然后，将这些特征图与预先生成的高分辨率图像之间的差异进行残差学习，得到残差特征图。最后，将低分辨率图像与残差特征图相加，得到最终的高分辨率重建图像。 相对于传统的超分辨率方法，该网络具有以下优点。首先，它采用了轻量级的网络结构，具有较低的模型复杂度和较快的推理速度，适用于移动设备等资源有限的场景。其次，通过残差学习，网络能够更好地恢复图像的细节信息，提升图像质量。此外，该网络在训练过程中还引入了特征蒸馏技术，能够更好地优化网络参数，并提高网络的鲁棒性和泛化能力。 总而言之，残差特征提取网络是一种轻量级图像超分辨率技术，通过提取低分辨率图像与高分辨率图像之间的差异来学习和恢复图像的细节信息。它具有模型简单、高效快速和图像质量提升等优点。
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