【摘 要】
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近年来,各种基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率方法取得了优异的性能提升.现有的超分辨率网络大多数都是使用单种尺度的卷积核来提取低分辨率图像的特征信息,这样很容易造成细节信息的遗漏,也无法很好地利用低分辨率图像的多尺度特征来提高图像的表达能力.为了解决超分辨率重建中存在的问题,提出了一种新的超分辨重建方法称为分型残差网络(fractal residual network,FRN).该网络使用分形残差注意力块,充分利用不同的层次特征,生成更精细的特征.同时,引入信道注意机制,自适应地重新缩放每个通道的特征,增
【机 构】
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重庆邮电大学 计算机科学与技术学院数据工程与可视计算重点实验室,重庆400065
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近年来,各种基于卷积神经网络的单幅图像超分辨率方法取得了优异的性能提升.现有的超分辨率网络大多数都是使用单种尺度的卷积核来提取低分辨率图像的特征信息,这样很容易造成细节信息的遗漏,也无法很好地利用低分辨率图像的多尺度特征来提高图像的表达能力.为了解决超分辨率重建中存在的问题,提出了一种新的超分辨重建方法称为分型残差网络(fractal residual network,FRN).该网络使用分形残差注意力块,充分利用不同的层次特征,生成更精细的特征.同时,引入信道注意机制,自适应地重新缩放每个通道的特征,增加网络判别学习能力.此外,该算法将局部残差学习与全局残差学习相结合,以弥补信息丢失,降低学习难度.实验结果表明,该方法在重建性能上优于其他很多算法.
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