EDSR:Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution

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本文分析了前人超分辨率方法的局限性，并提出了增强型深度残差网络(EDSR)，改进了残差块结构，移除了批归一化层以提高性能。通过单一和多倍超分辨率模型，以及几何自集合技术，EDSR在资源有限的情况下，实现了更好的超分辨率效果。在实验中，EDSR和MDSR通过数据增强和几何自集合在多个数据集上表现出优越的性能。

Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution

Bee Lim,Sanghyun Son,Heewon Kim,Seungjun Nah,Kyoung Mu Lee
Department of ECE, ASRI, Seoul National University, 08826, Seoul, Korea

前人方法的问题

  1. 前人的方法对网结构的改变非常敏感。结构的改变或者初始化的不同都会影响网络的效率。
  2. 目前的方法只能解决一个放大因子的超分辨率问题，没有发现不同放大因子超分辨率的关系。而VDSR解决了这个问题，但是它需要bicubic插值的图像作为输入，这样很耗时间和内存。SRResNet克服了时间和内存的问题，但ResNet的提出最初是用在高层问题，如检测和分类的，将其应用在低层的超分辨率问题会得到次优的结果。

论文基于上述方法的问题和优点，吸取了SRResNet的优点，在其基础上对其进一步改进，实现了多规模超分辨率网络。同时采用在低倍超分辨率基础上训练高倍超分辨率网络的方法，让多规模网络共享了很多参数，解决了多规模网络需要大量参数的问题。

论文方法

残差块的改进

上图展示了最初的残差块的结构、SRResNet的残差块的结构和论文提出的方法EDSR的残差块结构。可以看出相比于最初的残差块，SRResNet删去了最后的ReLU部分，而EDSR对SRResNet的残差块提出进一步改进，删去了其中的BN部分。

论文认为：BN是对特征的一个规范化，规范化可能会降低特征的多样性，移去BN可能会更好。除此以外ＢＮ的计算闭集耗时和内存，去掉BN可以大大降低GPU的内存使用。

基于论文改进的残差块结构，可以

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【图像超分】论文精读：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution（EDSR和MDSR）
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】
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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
【EDSR】《Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution》
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提升宽度可以显著提升 model capacity，但是 inception-v4 中观察到 if filters number（width） 超过 1000，网络迭代后会慢慢死掉（average pooling 之前的 layer的输出为0），作者加大宽度的时候也会遇到这个问题，解决办法， Scaling of the Residuals——训练的时候，对应任务部分才训练，其余部分都冻住，例如训练 x2 SR 的时候，x3 和 x4 相关 resblock 被冻结。
EDSR(torch)-Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution代码
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EDSR-Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution论文代码，NTIRE2017冠军，Torch写的，欢迎各位下载
EDSR-Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution代码
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EDSR-Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution,pytorch实现的，欢迎各位下载！
论文阅读：Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution
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通过为预处理模块采用更大的内核，我们可以在网络的早期阶段覆盖更大的感受野时保持特定于尺度的部分浅。移除批量归一化层，由于批量归一化层对特征进行了归一化处理，它们通过对特征进行归一化处理来摆脱网络的范围灵活性，因此更好地将其移除，更好的节省了内存空间。2.在PSNR和SSIM方面，与其他损失函数相比，使用L2损失训练并不能保证更好的性能，而L1训练的网络比使用L2训练的网络取得了更好的性能；2.改进了SRResNet和原始的ResNet网络，去除了不必要的模块，得出来了适合的网络；
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zhangwl27的专栏
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摘要 近年来，随着深度卷积神经网络（DCNN）的发展，SR的研究也取得了进展。尤其是，残差学习技术展现出更好的效果。在本文中，我们开发了一个增强深度SR网络（EDSR），效果超过了那些目前最好的SR方法。我们通过移除传统残差网络中不必要的模块来优化，使得我们的模型性能显著提升。通过扩大模型大小来进一步提升效果，同时保持训练流程稳定。我们也提出了一种新的多尺度深度SR 系统（MDSR）和训练方法，...
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近年来，随着深度卷积神经网络（DCNN）的发展，超分辨率研究取得了进展。特别是，残余学习技术表现出改进的性能。在本文中，我们开发了一种增强型深度超分辨率网络（EDSR），其性能超过当前最先进的SR方法。我们的模型的显著性能改进是由于通过去除传统残余网络中不必要的模块进行了优化。在稳定训练过程的同时，通过扩大模型大小，进一步提高了性能。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，该系统可以在单个模型中重建不同尺度因子的高分辨率图像。所提出的方法在基准数据集上表现出优于最先进方法的性能，并
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总体概括：该论文主要是在SRResNet网络的基础之上进行了改进，因为ResNet主要是针对分类或者检测问题来说效果比较好，所以，对本文想对原有的残差网络进行修改，从而提升效果。并且，该论文实现了两种模型，一种是Single-Scale Model,即EDSR,另外一种是Multi-Scale Model，即MDSR。 论文中的一些改进内容 残差块：(1)We remove the batc...
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