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CFSRCNN:适用于图像超分辨率的粗到细CNN（IEEE Transactions on Multimedia，2020）-源码
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上传时间: 2021-03-22
详细说明：粗到精细的CNN用于图像超分辨率（CFSRCNN）由田春伟，徐勇，左望猛，张伯明，费伦克和林嘉雯主持，并由IEEE Transactions on Multimedia于2020年实施。由Pytorch。这项工作是由52CV在报告的。
本文利用高频和低频特征来增强图像超分辨率模型的稳定性。
抽象
深度卷积神经网络（CNN）已在图像超分辨率（SR）中得到广泛采用。但是，用于SR的深层CNN经常会受到训练不稳定的影响，从而导致图像SR性能较差。收集补充的上下文信息可以有效地解决该问题。沿着这条线，我们提出了从粗到细的SRCNN（CFSRCNN），以从其低分辨率版本中恢复高分辨率（HR）图像。提出的CFSRCNN由一堆特征提取块（FEB），一个增强块（EB），一个构造块（CB）和一个用于学习鲁棒SR模型的特征细化块（FRB）组成。具体来说，FEB堆栈学习长路径和短路径特征，然后通过将较浅的层的影
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