用于图像超分辨的密集跳跃注意连接网络

• 作者: 吴荣贵 蒋平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 深度学习 图像超分辨 密集连接 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3788-3791
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0240

摘要

为解决现有基于深度学习的超分辨算法模型没有充分利用各个层次的特征信息导致重建精度不高、参数量大的问题,提出了一个内外双重密集连接结构——密集跳跃注意连接网络.内层结构中,对原始密集级联结构进行改进,提出了通道可分密集级联块;外层结构采用密集残差连接结合注意力机制将由密集块提取的特征进行融合,从而达到更少卷积层、更高精度的效果.在多个基准数据集上测试,提出的网络较其他网络层数体量相近的算法精度更高、参数量更少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋平	中国科学院光电技术研究所	45	619	11.0	24.0
2	吴荣贵	中国科学院光电技术研究所	1	0	0.0	0.0