Fast CNN enhancement using channel attention and residual networks for image super-resolution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Single image super-resolution (SISR) refers to the process of reconstructing a high-resolution (HR) image from a low-resolution (LR) input image. Deep learning super-resolution algorithms have widely been used to solve SISR tasks. However, the demanding computation cost and memory occupation incurred through training the deep learning models has been hindering its real-world application. In this paper, we rebuild FSRCNN and apply it to solve SISR tasks. Firstly, we change the original training dataset to RealSR, a larger dataset consisting of real-world images. Secondly, channel attention and residual blocks have been applied to the mapping layers and important parameters including learning rate and optimizer have been reset. Thirdly, we change the cost function from loss to loss and replace the activation function from parametric rectified linear unit (PReLU) to exponential linear unit (ELU), to verify the discrepancies between different loss functions and activation functions. Finally, we compare the rebuilt models with the official FSRCNN based on the Peak signal-to-noise ratio (PSNR) and the structural similarity index measure (SSIM) on three common test datasets. The original model achieves better performance on all the test datasets across different scale factors while the rebuilt models show better generalization capability. Our analyses illustrate that residual blocks can slightly promote model performance while different loss functions and activation functions do not generate an evident impact on the rebuilt model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle