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针对VDCN网络结构在大尺度因子上超分辨率效果较差的缺点,提出一种高精度单图像超分辨率重建方法。将ReLU激活函数更换为PReLU激活函数,增加网络层数,使用25个带PReLU激活函数的卷积层进行训练和测试。实验结果表明,与VDCN方法相比,该方法耗费时间较少,且性能更稳定。
超深卷积神经网络的图像超分辨率重建研究
【摘 要】
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针对VDCN网络结构在大尺度因子上超分辨率效果较差的缺点,提出一种高精度单图像超分辨率重建方法。将ReLU激活函数更换为PReLU激活函数,增加网络层数,使用25个带PReLU激活函
【机 构】
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江南大学物联网工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2019年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672265)
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