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题名多跳连接残差注意网络的图像超分辨率重建
被引量：4
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作者
刘遵雄
朱成佳
黄稷
蔡体健
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机构
华东交通大学信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第11期258-267,共10页
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基金
国家自然科学基金(61861017)
江西省青年科学基金(20181BAB211013)。
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文摘
随着卷积神经网络深度的不断增加,深度卷积神经网络的训练会变得更加困难。此外,在图像超分辨率中,低分辨率图像的通道特征和输入通常在不同的通道中被平等对待,这就导致了卷积神经网络的表征能力被弱化。为了解决这些问题,提出了一种多跳连接残差注意网络,该网络利用多跳连接中的残差(Residual in Multi-skip Connection,RIMC),构造了具有多个残差组的深度网络。每个残差组包含了一定数量的短跳连接和多跳连接。在RIMC的基础上,主网络被允许穿过多跳连接来绕过丰富的低频信息,同时高频信息也可以被主网络集中地学习。另外,考虑到通道和空间维度的相互依赖关系,提出了注意机制块(Attention Mechanism Block,AMBlock)来关注信息的位置,并自适应地调整通道特征尺度,其中通道注意机制和空间注意机制被应用在这种方式中。实验结果表明,该网络可以更好地恢复图像细节,获得更高的图像质量和网络性能。
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关键词
图像超分辨率
注意机制块
残差网络
多跳连接中的残差
跳连接
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Keywords
Image super-resolution
Attention mechanism block
Residual network
Residual in multi-skip connection
Skip connection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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