超深卷积神经网络的图像超分辨率重建研究

• 作者: 吴小俊 连逸亚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 图像超分辨率 PReLU激活函数 深度学习 网络深度
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 217-220
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049076

摘要

针对VDCN网络结构在大尺度因子上超分辨率效果较差的缺点,提出一种高精度单图像超分辨率重建方法.将ReLU激活函数更换为PReLU激活函数,增加网络层数,使用25个带PReLU激活函数的卷积层进行训练和测试.实验结果表明,与VDCN方法相比,该方法耗费时间较少,且性能更稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学物联网工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	连逸亚	江南大学物联网工程学院	1	2	1.0	1.0