构建带空洞卷积的深度神经网络重建高分辨率图像

摘要

cqvip:为了在滤波器参数保持不变的情形下扩大感受野,在非常深的卷积网络超分辨率模型网络中引入空洞卷积方法.首先,分析不同膨胀系数组合的空洞卷积块的感受野,并选择更好的结构作为空洞卷积块.然后,堆叠卷积块并加入残差连接构成深度卷积网络.最后,使用多种训练技巧对网络进行重新训练.实验表明,对于数据集Set5上较大的扩大因子,文中构建网络可提升重建效果,并在视觉上也有明显优势.