【摘 要】
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目的单幅图像超分辨率重建的深度学习算法中,大多数网络都采用了单一尺度的卷积核来提取特征(如3×3的卷积核),往往忽略了不同卷积核尺寸带来的不同大小感受域的问题,而不同大小的感受域会使网络注意到不同程度的特征,因此只采用单一尺度的卷积核会使网络忽略了不同特征图之间的宏观联系。针对上述问题,本文提出了多层次感知残差卷积网络(multi-level perception residual convolu
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目的单幅图像超分辨率重建的深度学习算法中,大多数网络都采用了单一尺度的卷积核来提取特征(如3×3的卷积核),往往忽略了不同卷积核尺寸带来的不同大小感受域的问题,而不同大小的感受域会使网络注意到不同程度的特征,因此只采用单一尺度的卷积核会使网络忽略了不同特征图之间的宏观联系。针对上述问题,本文提出了多层次感知残差卷积网络(multi-level perception residual convolutional network, MLP-Net,用于单幅图像超分辨率重建)。方法通过特征提取模块提取图像
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