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一种基于双重网络模型的单幅图像超分辨率方法
1
作者
倪翠
王朋
+1 位作者
张广渊
李克峰
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期321-329,共9页
本文对深度学习领域中的高效亚像素卷积神经网络(efficient sub-pixel convo-lutional neural network,ESPCN)算法进行了改进,通过加入残差网络知识,调整原有的ESPCN构造结构,提出了一种双重网络模型下单幅图像超分辨率重建方法。通过...
本文对深度学习领域中的高效亚像素卷积神经网络(efficient sub-pixel convo-lutional neural network,ESPCN)算法进行了改进,通过加入残差网络知识,调整原有的ESPCN构造结构,提出了一种双重网络模型下单幅图像超分辨率重建方法。通过实验证明:该算法能够有效地提高单幅图像超分辨率重建的精度,丰富重建后的细节信息。
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关键词
残差网络
亚像素卷积
带
组
归一化
隐藏层
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职称材料
题名
一种基于双重网络模型的单幅图像超分辨率方法
1
作者
倪翠
王朋
张广渊
李克峰
机构
山东交通学院信息科学与电气工程学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期321-329,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金(No.61502277)资助。
文摘
本文对深度学习领域中的高效亚像素卷积神经网络(efficient sub-pixel convo-lutional neural network,ESPCN)算法进行了改进,通过加入残差网络知识,调整原有的ESPCN构造结构,提出了一种双重网络模型下单幅图像超分辨率重建方法。通过实验证明:该算法能够有效地提高单幅图像超分辨率重建的精度,丰富重建后的细节信息。
关键词
残差网络
亚像素卷积
带
组
归一化
隐藏层
Keywords
residual network
sub-pixel convolution
band group normalization
hidden layer
分类号
P315.69 [天文地球—地震学]
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作者
出处
发文年
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操作
1
一种基于双重网络模型的单幅图像超分辨率方法
倪翠
王朋
张广渊
李克峰
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
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