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由多殘差模塊組成的多窗口殘差網絡優化模型

2021-03-10 | rar | 3.47 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

基于卷積神經網絡的單圖像超分辨率模型網絡結構過深,導致高頻信息丟失以及模型體積龐大等問題。提出一種由多個殘差模塊構成的多窗口殘差網絡優化模型,通過使用多個不同尺寸的窗口對同一特征圖進行提取,獲取更豐富的高頻與低頻信息,并過濾出深層網絡的所需特征。殘差模塊中較大尺寸的窗口采用較小尺寸的濾波器和多層映射層疊加組成,可在減少參數總量的同時增強網縐的非線性表達能力。實驗結果表明,與A+SRCNN、 ESPCN等模型相比,該模型可有效利用原始圖像信息生成細節更清晰的超分辨率圖像,且在主觀視覺效果與客觀評價指標上均有所提升。

由多殘差模塊組成的多窗口殘差網絡優化模型

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