模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (3): 259-267    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201903007
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构建带空洞卷积的深度神经网络重建高分辨率图像
张焯林1,赵建伟1,曹飞龙1
1.中国计量大学 理学院 应用数学系 杭州 310018
Building Deep Neural Networks with Dilated Convolutions to Reconstruct High-Resolution Image
ZHANG Zhuolin1, ZHAO Jianwei1, CAO Feilong1
1.Department of Applied Mathematics, College of Sciences, China Jiliang University, Hangzhou 310018

全文: PDF (1416 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 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.
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作者相关文章
张焯林
赵建伟
曹飞龙
关键词 超分辨率重建卷积神经网络空洞卷积残差连接    
Abstract:To expand the perception field with the filter parameters unchanged, dilated convolution is introduced into very deep convolutional networks super-resolution model. Firstly, the perception field of the dilated convolution block with different expansion coefficients is analyzed and a better combination structure is selected as the dilated convolution block. Then, the deep convolution network is constructed by stacking convolution blocks and adding residual connection. Experiment shows that the reconstruction effect can be improved by the constructed network for the larger scaling factors of Set5 dataset. Besides, there are obvious visual advantages.
Key wordsSuper Resolution Reconstruction    Convolutional Neural Network    Dilated Convolution    Residual Connection   
收稿日期: 2018-11-12     
ZTFLH: TN 911.71  
  TP 183  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61672477)、浙江省自然科学基金项目(No.LY18F020018)资助
通讯作者: 曹飞龙, 博士,教授,主要研究方向为深度学习、图像处理等.E-mail:feilongcao@gmail.com.   
作者简介: 张焯林,硕士研究生,主要研究方向为深度学习、图像处理等.E-mail:847245720@qq.com.
赵建伟,博士,教授,主要研究方向为深度学习、图像处理等.E-mail:zhaojw@amss.ac.cn.
引用本文:   
张焯林,赵建伟,曹飞龙. 构建带空洞卷积的深度神经网络重建高分辨率图像[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(3): 259-267. ZHANG Zhuolin, ZHAO Jianwei, CAO Feilong. Building Deep Neural Networks with Dilated Convolutions to Reconstruct High-Resolution Image. , 2019, 32(3): 259-267.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201903007      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I3/259
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