深度卷积神经网络在图像复原中的应用研究

目录

声明

致谢

1 绪论

1.3国内外研究现状

1.3.2基于插值的超分辨率的研究进展

1.3.3基于重建的超分辨率的研究进展

1.3.4基于学习的超分辨率的研究进展

1.3.5基于神经网络的超分辨率研究进展

1.4本文主要工作

1.5论文组织结构

2 基本理论

2.2.1输入层

2.2.3激励层

2.2.4池化层

2.2.5归一化层

2.3优化器

2.3.2动量优化算法

2.3.3自适应学习率优化算法

2.3.4优化器的选择

2.5本章小结

3 密集深度卷积神经网络的图像超分辨

3.1.1残差网络

3.1.2随机深度网络

3.2模型结构

3.3模型特征

3.4实验结果及其分析

3.5本章小结

4 多视野并行卷积神经网络的图像超分辨率

4.1.1 Network In Network

4.1.2反卷积层

4.3模型特征

4.4实验结果及其分析

4.5本章小结

5 总结和展望

5.2展望

参考文献

作者简历

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