論文の概要: Adaptive Convolutional Neural Network for Image Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15704v4
• Date: Wed, 16 Oct 2024 13:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 17:35:44.057473
• Title: Adaptive Convolutional Neural Network for Image Super-resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像のための適応畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Chunwei Tian, Xuanyu Zhang, Tao Wang, Yongjun Zhang, Qi Zhu, Chia-Wen Lin,
• Abstract要約: 画像超解像のための適応畳み込みニューラルネットワーク(ADSRNet)を提案する。 上層ネットワークは、コンテキスト情報、カーネルマッピングの健全な情報関係、浅い層と深い層の関連性を高めることができる。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.06377001247278
• License:
• Abstract: Convolutional neural networks can automatically learn features via deep network architectures and given input samples. However, the robustness of obtained models may face challenges in varying scenes. Bigger differences in network architecture are beneficial to extract more diversified structural information to strengthen the robustness of an obtained super-resolution model. In this paper, we proposed a adaptive convolutional neural network for image super-resolution (ADSRNet). To capture more information, ADSRNet is implemented by a heterogeneous parallel network. The upper network can enhance relation of context information, salient information relation of a kernel mapping and relations of shallow and deep layers to improve performance of image super-resolution. That can strengthen adaptability of an obtained super-resolution model for different scenes. 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 ADSRNet is effective to deal with image resolving. Codes are obtained at https://github.com/hellloxiaotian/ADSRNet.
• 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介して、機能を自動的に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、様々な場面で困難に直面する可能性がある。 ネットワークアーキテクチャにおける大きな違いは、より多様な構造情報を抽出し、得られた超解像モデルの堅牢性を強化するのに有用である。 本稿では,画像超解像(ADSRNet)のための適応畳み込みニューラルネットワークを提案する。 さらなる情報を取得するため、ADSRNet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、コンテキスト情報、カーネルマッピングの健全な情報関係、浅い層と深い層の関係を改善し、画像超解像の性能を向上させる。 これにより、得られた超解像モデルの異なるシーンへの適応性を高めることができる。 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。 関連する実験結果から,ADSRNetは画像解決に有効であることが示唆された。 コードはhttps://github.com/hellloxiaotian/ADSRNetで取得できる。

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