模型框架图（其中一级）若S是我们的放大因子，那么我们在log2S层，渐进的预测残差图。模型主要有两部分：特征提取，图像重构特征提取图像重构对于每一级而言（s层），对输入图像用一个scale等于2的一个上采样层进行操作。然后这个上采样层将和当前层的特征提取分支预测得到的residual图进行相加（利用element-wise summation）。并将相加得到的HR图像输入到下一...
原创
2021-08-26 14:18:49
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《Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution》笔记，有什么理解错误的地方，欢迎大家指正。首先，先看摘要和结论：大概知道这篇paper的关键字：LapSRN，逐步重建，多尺度预测，新的loss函数，反卷积层…摘要：我们提出了拉普拉斯金字塔超分辨率网络(LapSRN)，逐步重建高分辨率图像的子带残差。在金
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2023-12-06 14:52:55
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由于网络上找不到多通道多核的转置卷积，那么只能从matconvnet入手了,先用LapSRN 8倍的，它的层数小一点（放大一个2倍差不多8层 3x8=24,实际上是25层，只要8，9层就可以出现一个2倍放大图，其它2倍的20多层，4倍的40多层 ）先说一下流程1。从matlab中导出LapSRN数据（网络权重（卷积核）和偏置，按用到的顺序导出，所以在我们的程序中不需要排列核位置）2。从文
文章全名： Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution论文下载地址： https://pan.baidu.com/s/1nva9offcode：https://github.com/phoenix104104/LapSRN 零、必备知识点：1) 拉普拉斯金字塔基本知识：h
这是一篇超分领域的一篇文章，提出了一种超分金字塔的结构，比较经典。只做一个简单的记录2017CVPR：LapSRN这篇文章是偶然看到的，是2017年CVPR超分领域的一篇文章，主要是提出了一种拉普拉斯金字塔超分网络。文章主要提出了一个拉普拉斯金字塔超分辨率网络(LapSRN)来逐步重建高分辨率图像的子带残差。在每个金字塔层，模型以粗分辨率特征图作为输入，预测高频残差，并使用转置卷积向上采样到更细的
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2024-03-19 19:39:57
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Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution 我们提出了拉普拉斯金字塔超分辨率网络(LapSRN)逐步重建高分辨率图像的残差。在每个金字塔层，我们的模型以粗分辨率特征图作为输入，预测高频残差，并使用转置卷积向上采样到更细的层。以由粗到精的方式逐步预测子带残差。在每一层，我们首先应用层叠的卷积层来提取特征
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2024-04-29 18:58:26
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用于快速准确超分辨率的深度拉普拉斯金字塔网络。一、摘要（1）提出了拉普拉斯金字塔超分辨率网络（LapSRN）来逐步重建高分辨率图像的子频带残差。（2）在每个金字塔级别，将粗糙的分辨率特征映射作为输入，预测高频残差，并使用转置卷积进行上采样到精细级别。（3）不需要双三次插值作为预处理，降低了计算复杂度。（4）使用稳健的Charbonnier损失函数对Lap
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2024-02-21 11:51:12
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这是一篇2017年的SR文章。零、摘要拉普拉斯金字塔SR网络（LapSRN）可以逐步重建高分辨率图像的子带残差（？）。在每个金字塔等级，我们的模型将粗分辨率特征图作为输入，预测高频残差，并使用反卷积进行上采样。不用双三次插值预处理，大大减少计算复杂性。采用了最新的Charbonnier代价函数来进行深度监督，并且去的了很好的效果。并且本网络最后在一次前馈中便生成了多尺度的预测，也就促进了对资源的感
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2024-06-30 05:00:16
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