論文の概要: A Cosine Network for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16413v1
• Date: Fri, 23 Jan 2026 02:58:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.518094
• Title: A Cosine Network for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像のためのコサインネットワーク
• Authors: Chunwei Tian, Chengyuan Zhang, Bob Zhang, Zhiwu Li, C. L. Philip Chen, David Zhang,
• Abstract要約: 画像超解像(CSRNet)のためのコサインネットワークを提案する。 補完構造情報を抽出するため、奇異なブロックや異種ブロックも設計する。 CSRNetは画像超解像における最先端の手法と競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.21621944789466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks can use hierarchical information to progressively extract structural information to recover high-quality images. However, preserving the effectiveness of the obtained structural information is important in image super-resolution. In this paper, we propose a cosine network for image super-resolution (CSRNet) by improving a network architecture and optimizing the training strategy. To extract complementary homologous structural information, odd and even heterogeneous blocks are designed to enlarge the architectural differences and improve the performance of image super-resolution. Combining linear and non-linear structural information can overcome the drawback of homologous information and enhance the robustness of the obtained structural information in image super-resolution. Taking into account the local minimum of gradient descent, a cosine annealing mechanism is used to optimize the training procedure by performing warm restarts and adjusting the learning rate. Experimental results illustrate that the proposed CSRNet is competitive with state-of-the-art methods in image super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークは階層的な情報を用いて、構造情報を段階的に抽出し、高品質な画像を復元することができる。 しかし、画像超解像では、得られた構造情報の有効性を維持することが重要である。 本稿では,ネットワークアーキテクチャの改善とトレーニング戦略の最適化により,画像超解像(CSRNet)のためのコサインネットワークを提案する。 相補的ホモロジー構造情報を抽出するために、奇異なブロックや不均一なブロックを設計して、構造的差異を拡大し、画像超解像の性能を向上させる。 線形構造情報と非線形構造情報を組み合わせることで、ホモロジー情報の欠点を克服し、画像超解像における得られた構造情報の堅牢性を高めることができる。 局所的な勾配降下を考慮に入れ、温かい再起動と学習率の調整によってトレーニング手順を最適化するコサインアニール機構を用いる。 実験結果から,提案したCSRNetは画像超解像における最先端手法と競合することが示された。

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