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题名结合非对称卷积与特征蒸馏的图像超分辨率重建网络
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作者
朱磊
冯达
朱奇伟
赵涵
王倩倩
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机构
西安工程大学电子信息学院
杭州昇擎科技有限公司
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出处
《西安工程大学学报》
CAS
2024年第2期93-100,共8页
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基金
国家自然科学基金(61971339)
陕西省重点研发计划(2019GY-13)
陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-361)。
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文摘
为了进一步提高单幅图像超分辨率(single image super-resolution,SISR)轻量化网络的图像重建效果,基于轻量化网络RFDN,提出一种结合非对称卷积与特征蒸馏的图像超分辨率重建网络(asymmetric convolution distillation network,ACDN)。首先利用非对称卷积构建特征提取模块,在残差块中并联2个不同卷积核的非对称卷积,增强网络对特征的提取能力;其次利用均衡注意力机制与非对称卷积改进特征蒸馏模块,强化网络对高频信息的获取;最后在重建模块中加入均衡注意力机制进一步提高网络的最终重建性能。实验结果表明:与RLFN、SMSR等先进轻量化网络相比,提出的ACDN网络能在5个标准数据集上重建出纹理细节更丰富的高质量图像,重建图像的峰值信噪比和结构相似性指标均有提升,并在网络模型的参数量和性能上达到了更好的平衡。
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关键词
图像超分辨率
特征蒸馏
非对称卷积
注意力机制
rfdn网络
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Keywords
super-resolution
feature distillation
asymmetric convolution
attention mechanism
rfdn network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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