图像超分辨率——LapSRN2017_俭任G的博客-程序员秘密

技术标签: 论文笔记  超分辨率  超分辨率重建技术  

论文地址:http://vllab.ucmerced.edu/wlai24/LapSRN/papers/cvpr17_LapSRN.pdf

开源代码:https://github.com/phoenix104104/LapSRN

拉普拉斯来源于LAPGAN:https://arxiv.org/pdf/1506.05751.pdf    http://soumith.ch/eyescream/

采用拉普拉斯金字塔结构,每个金字塔level,都是输入一个coarse-resolution粗分辨率feature map,预测高频残差并用transposed convolution来上采样得到finer level细分辨率。facilitate resource-aware applications.促进资源利用

不需要预处理阶段插值,降低了计算复杂性。

训练中,采用Charbonnier loss function损失函数。

在一个前向传递的渐进重建的网络中生成多个中间SR预测

根据LAPGAN提出的LapSRN,并在文中指出了二者的不同,总体就是生成网络与超分辨生成网络之间的不同。(输入不同,训练独立性不同,影响计算速度因素不同)

网络结构:

如图,是分三部分的特征提取+上采样重建,分三个部分放大。

卷积层同VDSR相同,采用3*3*64.

采用transposed 卷积层

同样(VDSR)使用边缘零填充方法保持feature map大小不变,就是卷积层用padding

输入图像经过放缩、旋转和翻转

损失函数:

就是L1的可微分形式,N是每batch训练样本数量,L是level数量,\rho (x)=\sqrt{x^{2}+\varepsilon ^{2}}其中\varepsilon是常数(1e-3)

在each level中都有损失函数的计算,可以产生2x,4x,8x超分辨率重建放大倍数。

 

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