基于改进卷积神经网络的图像超分辨率算法研究

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 5次 | 上传用户：linux_secway

【摘要】

：

针对现有卷积神经网络图像超分辨率复原算法中映射函数容易出现过学习、损失函数收敛性不足等问题,通过结合现有视觉识别算法和深度学习理论对其进行改进。首先将原有SRCNN层数从3层提高到13层,并提出一种自门控激活函数形式swish,代替以往网络模型常用的sigmoid、Re LU等激活函数,充分利用swish函数的优势,有效避免了过拟合问题,更好地学习利用低分辨率到高分辨率图像之间的映射关系指导图像重

【作者】

：

胡晓辉张建国

【机构】

：

兰州交通大学电子与信息工程学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

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2020年03期

【关键词】

：

低分辨率超分辨率卷积神经网络图像处理复原 low resolution(LR)super-resolution(SR)convolution neura

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61163009),甘肃省科技计划资助项目(144NKCA040)

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