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深度学习图像超分辨率开山之作SRCNN——原理分析及代码（效果基本可以达到论文中的效果）Allen吖2020-09-0220:30:432882收藏57分类专栏：笔记文章标签：tensorflow卷积深度学习python超分辨率重构
SRCNN【1】是end-to-end（端到端）的超分算法，所以在实际应用中不需要任何人工干预或者多阶段的计算，其网络图如下：.实际上，SRCNN需要一个预处理过程：将输入的低分辨率图像进行bicubic插值（双三次插值）。.SRCNN网络包含三个模块：Patchextractionand...
SRCNN（Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork）论文出处：LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution图像超分辨率重建，简言之能将一张低分辨率的图片，重建生成一张高分辨率的图片，该技术在遥感图像监测，医疗领域，车牌识别，人脸识别等多个领域起着很大的作用。
可以在论文中申明你的结果来自于你的复现，如果使用的是原作者提供的代码，还能一锤定音，不然还是可能被审稿人diss，谁也不知道原作者在他代码里用了什么trick，可能你没用，没达到效果就是真的不行.发布于2020-10-29.继续浏览内容.
SRCNN首先使用双三次(bicubic)插值将低分辨率图像放大成目标尺寸，接着通过三层卷积网络拟合非线性映射，最后输出高分辨率图像结果。本文中，作者将三层卷积的结构解释成三个步骤：图像块的提取和特征表示，特征非线性映射和最终的重建。(2)网络设计思路
2.使用公开数据，公开代码，论文细节清楚，能复现论文的效果。尽管很多论文的作者也不能说明为什么这么设计的网络效果好，这个应该是深度学习可解释性差的原因。因为他们公开了代码，在公开数据集上效果好，能复现效果，所以也是好论文。文末推荐
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
SRCNN框架.图1为SRCNN的框架，SRCNN将深度学习与传统稀疏编码之间的关系作为依据，将3层网络划分为图像块提取(Patchextractionandrepresentation)、非线性映射(Non-linearmapping)以及最终的重建(Reconstruction)。.2.SRCNN流程.（1）先将低分辨率图像使用双三次差值放…
目前效果最好的办法都是基于样本的（example-based）。超分辨率重构的结果。SRCNN所示为论文提出的模型的结果，可以看出，边缘更加清晰。论文提出一种有趣的视角：CNN所构造的模型和稀疏编码方法（sparsecodingbased）是等价的。稀疏编码1.
本文针对端到端的基于深度学习的单张图像超分辨率方法(SingleImageSuper-Resolution,SISR)，总结一下从SRCNN到EDSR的发展历程。.(排列顺序大致按论文中给出的4倍上采样结果的峰值信噪比(PeakSignaltoNoiseRatio,PSNR)从低到…
写到这里,基本上整个srcnn的框架已经搭好了,接下来就是进行训练然后看下效果。在我的机子上跑了40个小时,最终得到的结果:预测,读取checkpoint\SRCNN-16300000里面的参数,并对set5里...
写到这里,基本上整个srcnn的框架已经搭好了,接下来就是进行训练然后看下效果。在我的机子上跑了40个小时,最终得到的结果:预测,读取checkpoint\SRCNN-16300000里面的参数,并...
SRCNN是首个使用CNN结构(即基于深度学习)的端到端的超分辨率算法,这个相当于什么呢?就像fasterr-cnn在目标检测的地位一样,将整个算法流程用深度学习的方法实现了,并且效果比传统多...
目标就是[21,21]的
conv1=tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(images,weights['w1'],strides=[1,1,1,1],padding=...
对于复原速度,前面提到卷积核大小会影响速度,故作者对比了三种不同卷积核大小的SRCNN与其他算法的速度,总的来说SRCNN的复原速度属于前列水平。3.4、通道对复原效果影响的实...
纯萌新有大佬可以..纯萌新有大佬可以指导一下关于SRCNN的毕设吗?是真的啥都不会救救孩子吧
做channelreduction，都可以实现降维的作用。所以CNN真的不一定用pool。少年多看看论文就知道了...
本文介绍了三种不同的卷积神经网络(SRCNN、Perceptualloss、SRResNet)在单图像超分辨率集上的实际应用及其表现对比,同时也探讨了其局限性和未来发展方向。单...
做为将深度学习应用于超分辨的开山之做,论文的思路来源于前人的基于稀疏编码的单帧超分辨重建算法。做者设计了一个3层的CNN,以逐像素损失为代价函数。感受没有什么特别的技巧,取得了...