这可能是目前最好的图像超分辨率算法,刚刚开源了

栏目: 软件资讯 · 发布时间: 6年前

内容简介:(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号,一个有价值有深度的公众号~)CVPR 2018 Workshop NTIRE2018图像超分辨率的优胜方案开源了!该算法在NTIRE2018所有三个realistic赛道中全部获得第一名。

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CVPR 2018 Workshop NTIRE2018图像超分辨率的优胜方案开源了!

该算法在NTIRE2018所有三个realistic赛道中全部获得第一名。

作者昨天在ArXiv上传技术报告公开了技术方案并开源了PyTorch代码。

论文名称《Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution》,

作者信息:

这可能是目前最好的图像超分辨率算法,刚刚开源了

其建构于超分辨EDSR算法,亦即NTIRE2017年的冠军模型,最主要的改进是在残差模块中ReLU激活函数前增大特征图。

请看下面图示,

这可能是目前最好的图像超分辨率算法,刚刚开源了

与原始EDSR算法相比,该优胜方案WDSR算法增大了ReLU前的卷积特征图,减小了identity mapping pathway的宽度(图中Add所在框变小)。

通过上述操作,在降低参数量的同时,提高了超分辨率的精度。

作者提出的两种WDSR的形式WDSR-A与WDSR-B:

这可能是目前最好的图像超分辨率算法,刚刚开源了

WDSR-A特征图宽度(2X到4X),WDSR-B使用线性低秩卷积栈(linear low-rank convolution stack)和更宽的特征图(6X到9X),可以使得WDSR-B在保持更高精度的同时不增加计算量。

网络架构:

这可能是目前最好的图像超分辨率算法,刚刚开源了

实验结果

在DIV2K数据库上与EDSR的比较:

这可能是目前最好的图像超分辨率算法,刚刚开源了

NTIRE2018公布的比赛结果:

这可能是目前最好的图像超分辨率算法,刚刚开源了

图中UIUC-IFP团队即优胜团队,PDN在Track 4中排名第一,但组织者称“PDN ranked 1st on Track 4, however, without submitted results for the other tracks we cannot tell if their solution/architecture is better than that of UIUC-IFP.”

代码主页:

https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018

论文:

https://arxiv.org/abs/1808.08718v1

在“我爱计算机视觉”公众号对话界面回复WDSR,即可收到论文和代码的百度云下载地址。

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【本文由“我爱计算机视觉”发布,2018年08月29日】


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