資料介紹
為提取更多有效特征并提高模型訓練的收斂速度,提出一種基于并列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的超分辨率重建方法。該網(wǎng)絡由兩路不同結構的網(wǎng)絡組成:一路為簡單的殘差網(wǎng)絡,其優(yōu)化殘差映射比原始的映射更容易實現(xiàn);另一路為增加了非線性映射的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,增強了網(wǎng)絡的非線性能力。隨著并行網(wǎng)絡結構的復雜化,收斂速度慢成為突出問題。針對這個問題,在卷積層后添加正則化處理,以簡化模型參數(shù)、增強特征擬合能力,最終達到加快收斂的目的。實驗結果表明,與基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法相比,該網(wǎng)絡結構收斂速度更快,主觀視覺效果更好,峰值信噪比( PSNR)平均提高了0.2 dB。
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