论文解析之Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Co

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分类专栏： 深度学习' 深度学习 caffe 图像复原
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangkun1340378/article/details/78394673
该博客介绍了2016年NIPS会议上的一篇论文，研究内容集中在使用深度卷积编码器-解码器网络进行图像修复。论文提出了一种带有对称跳跃连接的网络结构，通过卷积提取特征并减少噪声，然后通过反卷积恢复图像。跳跃链接解决了深层网络中的梯度消失问题，而残差学习简化了网络权重，加速了收敛。这种网络设计在当时对于图像恢复是一个创新的方法。

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论文名： Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Network

with Symmetric Skip Connection   ------------------2016 NIPS



论文针对图像修复方向，提出了一种跳跃链接的残差网络，总体来说论文结构简单，不过有点意思，所以简单说一下：



网络结构如下图所示：


1.首先对输入进行卷积，卷积用来提取特征，随着卷积的进行，那么图像的特征被提取，同时噪声的效果降低，那么经过若干卷积后，不仅仅是提取了可以图像的特征，同时降低了噪声的影响，随后，利用提取到的图像的特征进行反卷积，进行图像的回复，

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