【摘 要】
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针对单图像低分辨率到高分辨率映射具有不适定性、特征图空间信息利用率低下以及网络参数量过大的问题,提出了一种基于渐进上采样的对偶学习算法用于图像的超分辨率重建。首先采用深度可分离卷积使得模型参数量显著减少;再基于亚像素卷积构建渐进上采样网络来高效利用特征图上下文信息;最后利用对偶学习策略构建闭环反馈网络,通过对偶关系相互约束映射空间以获取最佳重建函数。在Set5、Set14、BSDS100、Urba
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,南京烽火天地通信科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB1400704)。
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针对单图像低分辨率到高分辨率映射具有不适定性、特征图空间信息利用率低下以及网络参数量过大的问题,提出了一种基于渐进上采样的对偶学习算法用于图像的超分辨率重建。首先采用深度可分离卷积使得模型参数量显著减少;再基于亚像素卷积构建渐进上采样网络来高效利用特征图上下文信息;最后利用对偶学习策略构建闭环反馈网络,通过对偶关系相互约束映射空间以获取最佳重建函数。在Set5、Set14、BSDS100、Urban100、Manga109基准数据集上与其他主流的超分辨率方法相比,该算法表现出更优越的性能:有效减少了
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