WDSR:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution

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本文介绍了WDSR方法，该方法通过在激活函数前增加特征宽度来提升图像超分辨率的效率和准确性。WDSR-A和WDSR-B是提出的新模型，其中WDSR-A通过先收缩后扩张的卷积层设计来保持复杂度，而WDSR-B使用线性低秩卷积解决通道数问题。此外，论文还提出Weight Normalization（WN）替代BN，以解决超分辨率任务中BN的局限性。实验结果显示，WDSR方法在性能和计算效率方面表现出优势。

Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution

Jiahui Yu,Yuchen Fan,Jianchao Yang,Ning Xu,Zhaowen Wang,Xinchao Wang,Thomas Huang

本文是NTRIE2018年超分辨率比赛的冠军。

主要贡献

  1. 论文提出在激活函数前with expand feature可以使更多信息通过，提升网络性能，基于此提出WDSR-A。
  2. 论文使用linear low-rank convolution作为基本的模块，提出WDSR-B。
  3. 论文发现weight norｍalization对SR问题有改进。

WDSR-A

论文发现如果直接增加激活函数前的通道数，在不引入更多参数的情况下，对网络性能的提升没有任何作用。于是论文为了保证复杂度不上升，同时还加宽激活函数前的通道数，提出了一种先使通道数变窄再加宽的方法，提出了WDSR-A。

 WDSR-A的残差块结构如中间的图，和左边的图RB比较，可以看出它把第一个卷积层变窄，而把激活函数前面的卷积层变宽了。假设第一个卷积层的宽度为w_{1}，激活函数前的卷积层宽度为w_{2}，在RB中

最低0.47元/天 解锁文章
【图像超分】论文精读：Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution（WDSR）
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在本文中，我们证明了在相同的参数和计算预算下，ReLU激活前具有更广泛特征的模型对于单图像超分辨率 (SISR) 具有显着更好的性能。生成的 SR 残差网络在每个残差块的激活之前具有更宽的 (2× 到 4 倍) 通道的小恒等映射路径。为了在不增加计算开销的情况下进一步扩大激活(6×到9×)，我们在SR网络中引入线性低秩卷积，实现了更好的精度-效率权衡。此外，与批量归一化或没有归一化相比，我们发现使用权重归一化进行训练可以提高深度超分辨率网络的准确性。我们提出的SR网络WDSR在计算复杂度相同或更低的PSNR
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所以，作者提出了线性低秩卷积，这是将一个大的卷积核分解为两个低秩的卷积核。为了，解决这个问题，提出了SRDenseNet,RDN,MemNet，这些方法主要是引入了各种跳跃连接、浅层特征和深层特征之间的级联操作。摘要这篇论文作者证明了同样的参数和计算量，在激活函数之前有更多的特征图模型的性能就越好。基于残差结构，作者证明了在激活函数之前简单的扩展特征图的数量模型的性能得到巨大的提升。当网络的深度特别深的时候，比如说MDSR的深度达到了180层，没有BN的训练十分困难。神经网络的深度是非常重要的。...
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摘要   在本文中我们论证了，针对单图像超分辨率（SISR），在相同参数和计算量下，在ReLU激活之前具有更宽的特征的模型明显有更好的效果。得到的SR残差网络在每个残差block中激活函数前有一个轻便等价但更宽路径（1x到4x）映射路径。为了在不增加计算开销的下进一步扩大激活（6x到9x），我们引入线性低秩卷积到SR网络中，获得了更好的精度-效率的平衡。此外，我们发现对于深的SR网络用归一化权...
论文阅读笔记六十六:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution(CVPR2018)...
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06-01 366
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06-02 893
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WDSR-Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution 论文代码
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03-08 368
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WDSR为2018年超分冠军模型，模型与EDSR相比，主要有以下几点改进： （1）改变模型基本框架 （2）增加channel个数 （3）WN（权重归一化） 权值归一化是神经网络中权值向量的重新参数化，实际就是重新定义权值w的大小和方向。 由下图可以看出，新的w的大小等于g，方向与v一致。 引入WN可以提高训练的学习效率(即10×)，提高训练和测试的准确性。 详细介绍参见：https://blo...
基于深度学习框架的超分辨率问题三之WDSR
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WDSR是18年比较新的模型，现在又对应的官方pytorch版本，其链接为：https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018 WDSR（2018年冠军模型） 模型架构 主要由于目前使用的结构要么是丢失掉了浅层的信息，比如上述提到的网络，通过各种激活函数，当浅层信息传递到最后时已经丢失了；要么就是采用跳跃链接的方式比如SRDenseNet，此时虽然浅层信息通...
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WDSR实验记录
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08-26 813
WDSR是在EDSR代码的基础上实现的，代码链接在这里 阅读目录一、准备过程1.1 代码修改1.2 操作准备二、训练2.1 训练命令2.2 训练结果2.3 loss曲线2.4 PSNR曲线三、测试3.1 测试命令3.2 测试结果3.3 效果图展示 一、准备过程 1.1 代码修改 参考这里 1.2 操作准备 参考 二、训练 2.1 训练命令 !python main.py --model wdsr_b --epochs 50 --scale 2 --save wdsr_b_x2 --n_resblocks 3
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题目链接：「Wdsr-1」人间之里 显然我们选择的位置就是区间重心。 然后怎么快速找重心呢？二分+线段树？显然复杂度太高两个log。 我们可以先求出区间 s1=[-up,l-1]和s2=[l,r]的个数。 那么重心就为：kth(s1+(s2+1)/2)。 然后根据重心直接算就行了。 AC代码： #pragma GCC optimize("-Ofast","-funroll-all-loops"...
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论文题目：Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution —— 高效、准确的图像超分辨率的广泛激活【图像超分】论文精读：Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution（WDSR）请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！
WDSR论文阅读笔记
read, note and comment papers
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在ReLU前有更宽的channel有助于提高acc，在相同数量的参数下，使需要做res-identity传播的层的channel数量减少而增多ReLU层前的channel的数量。 要Weight-Normalization而不是batch-normalization，能提供更好的acc和更快的收敛，batch normalization 在SR中被抛弃了 linear-low-rank c...
NeXtSRGAN: enhancing super-resolution GAN with ConvNeXt discriminator for superior realism复现
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