論文の概要: Cascade Convolutional Neural Network for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10329v2
• Date: Tue, 25 Aug 2020 09:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 11:58:22.511640
• Title: Cascade Convolutional Neural Network for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 超解像のためのカスケード畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Jianwei Zhang and zhenxing Wang and yuhui Zheng and Guoqing Zhang
• Abstract要約: 画像超解像のためのカスケード畳み込みニューラルネットワーク(CSRCNN)を提案する。 異なるスケールのイメージを同時にトレーニングすることができ、学習されたネットワークは、異なるスケールのイメージに存在する情報をフル活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.650515790147189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of the super-resolution convolutional neural network (SRCNN), deep learning technique has been widely applied in the field of image super-resolution. Previous works mainly focus on optimizing the structure of SRCNN, which have been achieved well performance in speed and restoration quality for image super-resolution. However, most of these approaches only consider a specific scale image during the training process, while ignoring the relationship between different scales of images. Motivated by this concern, in this paper, we propose a cascaded convolution neural network for image super-resolution (CSRCNN), which includes three cascaded Fast SRCNNs and each Fast SRCNN can process a specific scale image. Images of different scales can be trained simultaneously and the learned network can make full use of the information resided in different scales of images. Extensive experiments show that our network can achieve well performance for image SR.
• Abstract（参考訳）: 超解像畳み込みニューラルネットワーク(SRCNN)の開発により、深層学習技術は画像超解像の分野で広く応用されている。 従来は画像超解像の高速化と復元性に優れていたSRCNNの構造の最適化に主眼を置いていた。 しかしながら、これらのアプローチのほとんどはトレーニングプロセス中の特定のスケールイメージのみを考慮し、異なるスケール画像間の関係を無視する。 本稿では,3つの高速SRCNNと1つの高速SRCNNを含む,画像超解像のためのカスケード畳み込みニューラルネットワークを提案する。 異なるスケールの画像を同時にトレーニングすることができ、学習ネットワークは、異なるスケールのイメージに存在する情報をフルに活用することができる。 広範な実験により,画像srの性能が向上した。

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