DRCNN超分辨重建2016年
论文疑点:
Embedding层是怎么操作的?
https://gshtime.github.io/2018/06/01/tensorflow-embedding-lookup-sparse/
这篇文章解释的很好,就是把一个高维的特征,乘以一个矩阵,把维数降下来。尽量少的稀疏,方便表达。和PCA的作用是一样。
DRCN与上面的VDSR都是来自首尔国立大学计算机视觉实验室的工作,两篇论文都发表在CVPR2016上,两种方法的结果非常接近。DRCN第一次将之前已有的递归神经网络(Recursive Neural Network)结构应用在超分辨率处理中。同时,利用残差学习的思想(文中的跳跃连接(Skip-Connection)),加深了网络结构(16个递归),增加了网络感受野,提升了性能。DRCN网络结构如下图所示。
DRCN输入的是插值后的图像,分为三个模块,第一个是Embedding network,相当于特征提取,第二个是Inference network, 相当于特征的非线性映射,第三个是Reconstruction network,即从特征图像恢复最后的重建结果。其中的Inference network是一个递归网络,即数据循环地通过该层多次。将这个循环进行展开,等效于使用同一组参数的多个串联的卷积层,如下图所示。
转载于:https://www.cnblogs.com/captain-dl/p/9718771.html
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