論文の概要: A Heterogeneous Dynamic Convolutional Neural Network for Image Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15704v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 03:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 17:20:42.586398
• Title: A Heterogeneous Dynamic Convolutional Neural Network for Image Super-resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像のための不均一動的畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Chunwei Tian, Xuanyu Zhang, Jia Ren, Wangmeng Zuo, Yanning Zhang, Chia-Wen Lin
• Abstract要約: 画像超解像(HDSRNet)における異種動的畳み込みネットワークを提案する。 下位のネットワークは対称アーキテクチャを使用して、異なるレイヤの関係を強化し、より構造的な情報をマイニングする。 実験結果から,HDSRNetは画像解決に有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.97970576223622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional neural networks can automatically learn features via deep network architectures and given input samples. However, robustness of obtained models may have challenges in varying scenes. Bigger differences of a network architecture are beneficial to extract more complementary structural information to enhance robustness of an obtained super-resolution model. In this paper, we present a heterogeneous dynamic convolutional network in image super-resolution (HDSRNet). To capture more information, HDSRNet is implemented by a heterogeneous parallel network. The upper network can facilitate more contexture information via stacked heterogeneous blocks to improve effects of image super-resolution. Each heterogeneous block is composed of a combination of a dilated, dynamic, common convolutional layers, ReLU and residual learning operation. It can not only adaptively adjust parameters, according to different inputs, but also prevent long-term dependency problem. The lower network utilizes a symmetric architecture to enhance relations of different layers to mine more structural information, which is complementary with a upper network for image super-resolution. The relevant experimental results show that the proposed HDSRNet is effective to deal with image resolving. The code of HDSRNet can be obtained at https://github.com/hellloxiaotian/HDSRNet.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは、ディープネットワークアーキテクチャと与えられた入力サンプルを通じて自動的に特徴を学習することができる。 しかし、得られたモデルの堅牢性は、様々な場面で困難を伴う可能性がある。 ネットワークアーキテクチャのより大きな違いは、得られた超解像モデルの堅牢性を高めるために、より相補的な構造情報を抽出することに有益である。 本稿では,画像超解像(HDSRNet)における異種動的畳み込みネットワークを提案する。 より多くの情報を取得するために、HDSRNetは異種並列ネットワークによって実装される。 上層ネットワークは、画像超解像の効果を改善するために、積み重ねた異種ブロックを介してよりコンテキスト情報を容易にすることができる。 各異種ブロックは、拡張された動的、共通の畳み込み層、reluおよび残差学習操作の組み合わせで構成される。 異なる入力によってパラメータを適応的に調整できるだけでなく、長期依存の問題も防止できる。 下位のネットワークは対称的なアーキテクチャを用いて異なるレイヤの関係を強化し、より構造的な情報をマイニングし、画像超解像のための上層ネットワークと補完する。 実験結果から,HDSRNetは画像解決に有効であることが示唆された。 HDSRNetのコードはhttps://github.com/hellloxiaotian/HDSRNetで入手できる。

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