（Multi-scale Residual Network for ImageSuper-Resolution）论文阅读笔记

已于 2022-06-27 12:54:37 修改
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分类专栏： # 图像超分辨重建 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能
于 2022-06-27 12:39:23 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40107571/article/details/125475858
本文详细介绍了多尺度残差网络（MSRN）在图像超分辨率领域的应用，通过引入不同大小的卷积核检测不同尺度特征，并进行特征融合，解决了传统方法的敏感性、特征利用不足和扩展性差的问题。实验表明，MSRN在图像重建中能有效利用LR图像特征，提高性能。

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阅读（多尺度残差聚合特征网络图像超分辨重建）
qq_40107571的博客
06-27 1560
论文地址：多尺度残差聚合特征网络图像超分辨重建
YOLOV11改进之多尺度扩张残差模块（MS-DRM）
最新发布
hasakie的博客
06-13 251
MS-YOLO通过多尺度特征增强动态特征融合和轻量下采样三大创新，在保证实时性的前提下实现了血细胞检测的突破性进展。其在CBC数据集上97.4%的mAP@0.5指标，标志着AI技术在临床病理诊断中迈出了重要一步。未来随着更大规模多中心数据集的出现，此类模型有望成为标准化血液检测的核心工具。
【图像超分辨率】Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution
qq_41807261的博客
03-20 2433
Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution摘要1 介绍本文对应的解决方案本文的贡献2 相关工作2.1 单图像的超分辨率（Single-image Super-resolution）2.2 特征提取块（Feature Extraction Block）3 提出的方法3.1 多尺度残差块（MSRB）多尺度特征融合（Multi-scale Features Fusion）局部残差学习（Local Residual Learning）3.2 层次特
《Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution》阅读
qq_29350991的博客
06-12 1493
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)
(Multi-scale feature fusion residual network for Single ImageSuper-Resolution)论文阅读
qq_40107571的博客
06-24 1336
代码：https://github.com/QinJinghui/MSFFRN 摘要：大多数SR方法没有利用LR的多尺度特征去提升网络的表示能力。此外，他们也并没有利用网络间的层次特征。作者提出了一种多尺度特征融合残差网络（MSFFRN）。作者基于残差学习，提出了多尺度特征融合残差块（MSFFRB）去检测和融合不同尺度的特征。此外，MSFFRB和浅层特征被用作不同层次的特征用于全局特征融合。最后，作者基于融合的全局特征重建HR图像。文献综述：SRCNN是第一个用于SR的网络，自此以后越来越多的研究围绕着卷积
Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 文章的解读
breezero的博客
12-06 5277
MSRN:Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution（多尺度残差网络） 论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Juncheng_Li_Multi-scale_Residual_Network_ECCV_2018_paper.pdf 网络结构： ...
【图像超分】论文精读：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution（MSRN）
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】
05-03 1070
最近的研究表明，深度神经网络可以显著提高单幅图像超分辨率的质量。目前的研究倾向于使用更深的卷积神经网络来提高性能。然而，盲目增加网络深度并不能有效改善网络。更糟糕的是，随着网络深度的增加，训练过程会出现更多的问题，需要更多的训练技巧。在本文中，我们提出了一种新颖的多尺度残差网络 (MSRN) 来充分利用图像特征，其性能优于大多数最先进的方法。基于残差块，我们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交互以获得最有效的图像信息，我们称之为结构多尺度残差块（MSRB）。此外，
（Lightweight multi-scale aggregated residual attention networks for image super-resolution）阅读笔记
qq_40107571的博客
06-30 499
轻量级多尺度残差注意力网络 摘要：本文提出了轻量级多尺度聚合残差注意力网络，这可以提取多尺度特征和分层特征。主要包含三个部分：浅层特征提取，多尺度聚合残差注意力组（MARAGs），多维特征融合模块（MLFFB），重建模块。MARAGs产生分层特征和多尺度特征，结合了多尺度残差注意力机制的MLFFB聚合多维特征。 这些网络的缺点和未来的发展趋势。...
【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 6804
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
图像超分辨率论文笔记
Suan2014的博客
06-18 1560
Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection 论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w31/Ji_RealWorld_SuperResolution_via_Kernel_Estimation_and_Noise_Injection_CVPRW_2020_paper.pdf 代码：RealSR CVPR2020， NTIRE2020
【论文阅读笔记】MULTI-SCALE DENSE NETWORKS FOR RESOURCE EFFICIENT IMAGE CLASSIFICATION
寸先生的AI道路
12-07 2228
本文由香奈儿大学的几位教授撰写，获得ICLR2018最佳论文。文章基于CNN，提出一种图像分类方法：在现实中对图像分类难度不一，采用一个固定的框架对图片进行分类时有时不够灵活，比如使用复杂网络对简单图片分类比较浪费资源，而使用简单网络对复杂图片进行分类效果又不够好，为了解决网络灵活度和节省计算资源，文章提出了MSDNet。
基于多尺度残差网络的小样本高光谱图像分类
02-21
为了解决基于深度学习的高光谱图像分类方法对于小样本数据分类精度低的问题,提出了一种基于多尺度残差网络的分类模型。该模型通过在残差模块中加入分支结构,分别构造了基于光谱特征和空间特征的提取模块,实现了空间特征和光谱特征的多尺度提取融合,充分利用了高光谱图像中丰富的空谱信息。此外,所提模型使用了动态学习率、批归一化以及Dropout等来提高计算效率和防止过拟合。实验结果表明,该模型在Indian Pines和Pavia University数据集上分别取得了99.07%和99.96%的总体分类精度,与支持向量机和现有的深度学习方法相比,所提模型有效地提高了针对小样本高光谱图像的分类性能。
基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法_练秋生.pdf
09-20
基于多尺度残差网络的压缩感知重构算法_练秋生.pdf
多尺度残差超分辨率重建 MSRN(4倍)win程序
05-09
多尺度残差超分辨率重建 MSRN(4倍)的win程序,由《MSRN-PyTorch-master》中的 MSRN_x4.pt 模型改编而来
基于多尺度与多重残差网络的图像超分辨率重建
02-21
近几年虽然基于神经网络的超分辨率重建技术发展迅速,但仍然存在不易找到合适尺寸的卷积核、网络层数过深导致收敛缓慢等缺点。为此,提出了一种能多尺度提取特征并包含多重残差的网络模型。低分辨率图像输入网络,通过多个多尺度残差模块,在每个模块进行多尺度特征提取、特征融合,构建残差输出到下一个模块,通过所有模块后再次构建残差,最终经过亚像素卷积输出高分辨率图像。实验结果表明,多重残差的引入使学习的收敛速度更快,多尺度能更好地提取图像特征,使图像在主观和客观度量上都优于其他主流算法。
MSRN：Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution 论文理解
ytao_wang的博客
05-18 7348
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
MSRN（多尺度超分辨率重建）
qq_40107571的博客
10-12 3090
MSRN网络结构
论文翻译：Residual Attention Network for Image Classification
xiaotian127的博客
09-25 771
摘要 在这项工作中，我们提出了“残余注意力网络”，这是一种使用注意力机制的卷积神经网络，可以以端到端的训练方式与最新的前馈网络体系结构结合。我们的剩余注意力网络是通过堆叠注意力模块构建的，这些模块会生成注意力感知功能。随着模块的深入，来自不同模块的注意力感知功能会自适应地变化。在每个注意模块中，自下而上，自上而下的前馈结构用于将前馈展开并将反馈注意过程反馈到单个前馈过程中。重要的...
基于多尺度分形残差注意力网络的超分辨率重建算法
如何心安理得的在老板眼皮下摸鱼
10-24 1141
另一方面，在网络的设计中，网络的宽度与网络的深度同样重要，网络越宽对目标特征的提取能力越强，即这一层网络能学习到更加丰富的特征，比如不同方向、不同频率的纹理特征等，因此，本方法将重点从以前的深而窄的体系结构转移到深而宽的网络结构。其中，浅层网络具有较强的空间细节信息表示能力，而深层网络具有丰富的语义信息，利用特征融合对底层特征和高层特征进行聚合，为重构高质量细节提供更丰富的信息。）增加，降低模型推理速度。，与现有方法相比，所提方法以更少的参数获得了更好的效果，重建出的图像的细节纹理更真实、更清晰。
请尝试编写3-Level Residual Capsule Network for Complex Datasets代码
11-17
Residual Capsule Networks (RCNs)是一种深度学习模型，它结合了残差连接（residual connections）和胶囊网络（capsules），旨在提高复杂数据集上的特征表示能力。以下是简化的3级残差胶囊网络的基本结构的伪代码...
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