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卷积神经网络目前是图像超分辨率问题的主流研究方法,但常用的MSE损失函数重建图像缺乏纹理和细节,为了改善这一问题,本文尝试将实例归一化用于图像超分辨率,该方法依赖于训练过程中的每个样本而非整个批次,且需要配合使用大尺寸数据,实验结果表明,提出的方法在精度和视觉方面均优于VDSR等方法。
基于实例归一化的图像超分辨率方法
【摘 要】
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卷积神经网络目前是图像超分辨率问题的主流研究方法,但常用的MSE损失函数重建图像缺乏纹理和细节,为了改善这一问题,本文尝试将实例归一化用于图像超分辨率,该方法依赖于训练过程中的每个样本而非整个批次,且需要配合使用大尺寸数据,实验结果表明,提出的方法在精度和视觉方面均优于VDSR等方法。
【机 构】
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长安大学教育技术与网络中心
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2021年03期
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