Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

最新推荐文章于 2025-04-25 17:49:14 发布
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分类专栏： 论文综述 文章标签： 论文综述 超分辨率重建
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本文提出了一种利用非常深的卷积神经网络进行精确的图像超分辨率方法，解决了传统SRCNN的局限性。通过残差学习、高学习率和数据混合技术，提升了网络性能，实现了在不同下采样因子下的高清图像重建。

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Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

摘要

  我们提出了一种高精度的单图像超分辨率（SR）方法。我们的方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自于用于ImageNet分类的VGG网络。我们发现网络深度的增加可以使得精度的显著提高。 我们的最终模型使用20层。通过在深层网络结构中多次级联小型过滤器，可以有效地利用大型图像区域上的上下文信息。然而在非常深的网络中，收敛速度成为训练中的关键问题。我们提出一个简单而有效的训练程序。我们仅学习残差，使用极高的学习率（比SRCNN 高出104倍），通过可调梯度裁剪实现。

介绍

  我们解决了给定低分辨率（LR）图像生成高分辨率（HR）图像的问题，通常称为单图像超分辨率重建（SISR）。SISR广泛应用于计算机视觉应用，从安全和监控成像到医疗影像（需要更多的图像细节）。

 在计算机视觉领域已经研究了许多

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