· 2016
Çok Derin Evrişimsel Ağlar Kullanarak Doğru Görüntü Süper-Çözünürlüğü
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks
- 7.634atıf
- 2016yıl
Kısa özet
VGG-net'ten esinlenen 20 katmanlı derin bir evrişimsel ağ, büyük ölçekli bağlamsal bilgiyi kullanmak için küçük filtreleri ardışık olarak kullanarak en gelişmiş tekil görüntü süper-çözünürlük (SR) doğruluğunu elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Tekil görüntü süper-çözünürlük (SR) için 20 katmanlı derin bir evrişimsel ağ önerilmiştir.
- Ağ derinliğinin artırılması SR doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirir.
- Derin bir ağda küçük filtrelerin ardışık olarak kullanılması, büyük ölçekli bağlamsal bilgiyi verimli bir şekilde kullanır.
- Yeni bir eğitim yöntemi, aşırı yüksek öğrenme oranları (SRCNN'den 10^4 kat daha yüksek) ve gradyan kırpma ile artık öğrenmeyi kullanır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
We present a highly accurate single-image superresolution (SR) method. Our method uses a very deep convolutional network inspired by VGG-net used for ImageNet classification [19]. We find increasing our network depth shows a significant improvement in accuracy. Our final model uses 20 weight layers. By cascading small filters many times in a deep network structure, contextual information over large image regions is exploited in an efficient way. With very deep networks, however, convergence speed becomes a critical issue during training. We propose a simple yet effective training procedure. We learn residuals only and use extremely high learning rates (104 times higher than SRCNN [6]) enabled by adjustable gradient clipping. Our proposed method performs better than existing methods in accuracy and visual improvements in our results are easily noticeable.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayarlı Görü ve Örüntü Tanıma
Computer Vision and Pattern RecognitionComputer Science