論文の概要: Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14548v1
• Date: Sun, 29 May 2022 00:34:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 17:57:39.186110
• Title: Image Super-resolution with An Enhanced Group Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 強化群畳み込みニューラルネットワークによる画像の超解像
• Authors: Chunwei Tian, Yixuan Yuan, Shichao Zhang, Chia-Wen Lin, Wangmeng Zuo, David Zhang
• Abstract要約: 学習能力の強いCNNは、超解像問題を解くために広く選択されている。 浅層構造を持つ超解像群CNN(ESRGCNN)を提案する。 ESRGCNNは、SISRの性能、複雑さ、実行速度、画質評価およびSISRの視覚効果の観点から、最先端技術を上回っていると報告されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.2483249598621
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CNNs with strong learning abilities are widely chosen to resolve super-resolution problem. However, CNNs depend on deeper network architectures to improve performance of image super-resolution, which may increase computational cost in general. In this paper, we present an enhanced super-resolution group CNN (ESRGCNN) with a shallow architecture by fully fusing deep and wide channel features to extract more accurate low-frequency information in terms of correlations of different channels in single image super-resolution (SISR). Also, a signal enhancement operation in the ESRGCNN is useful to inherit more long-distance contextual information for resolving long-term dependency. An adaptive up-sampling operation is gathered into a CNN to obtain an image super-resolution model with low-resolution images of different sizes. Extensive experiments report that our ESRGCNN surpasses the state-of-the-arts in terms of SISR performance, complexity, execution speed, image quality evaluation and visual effect in SISR. Code is found at https://github.com/hellloxiaotian/ESRGCNN.
• Abstract（参考訳）: 学習能力の強いCNNは、超解像問題を解くために広く選択されている。 しかし、cnnは画像の超解像性能を改善するためにより深いネットワークアーキテクチャに依存しているため、計算コストは一般的に増加する可能性がある。 本稿では,単一画像超解像(SISR)における異なるチャネルの相関関係から,より正確な低周波情報を抽出するために,深いチャネル特徴と広いチャネル特徴を完全に融合させることにより,浅層構造を有する拡張超解像群CNN(ESRGCNN)を提案する。 また、ESRGCNNにおける信号強調操作は、長期依存を解決するために、より長距離のコンテキスト情報を継承するのに有用である。 適応的なアップサンプリング操作をCNNに収集し、異なるサイズの低解像度画像を有する画像超解像モデルを得る。 ESRGCNNは、SISRの性能、複雑さ、実行速度、画質評価およびSISRの視覚効果の観点から、最先端技術を上回ることを報告した。 コードはhttps://github.com/hellloxiaotian/esrgcnnにある。

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