| 图像超分辨率卷积神经网络加速算法 |
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| 引用本文： | 刘超,张晓晖,胡清平.图像超分辨率卷积神经网络加速算法[J].国防科技大学学报,2019,41(2):91-97. |
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| 作者姓名： | 刘超 张晓晖 胡清平 |
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| 作者单位： | 海军工程大学 兵器工程学院,湖北 武汉 430033;军事科学院 系统工程研究院,北京 100044;海军工程大学 兵器工程学院,湖北 武汉,430033 |
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| 基金项目： | 国家部委基金资助项目（4010501050401） |
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| 摘 要： | 为了实现模型的实时和嵌入式运行，提出了一种轻量级的卷积神经网络结构。通过采用较小的滤波器尺寸和引入深度可分离卷积，可大量减少模型参数，提高模型非线性表达能力；在网络末端引入子像素卷积层，直接从原始低分辨率图像学习到高分辨率图像的映射，计算成本为原来的1/k2(k为放大因子)。在Set5数据集上的实验表明，所提模型的速度较经典的图像超分辨率重建算法速度提高了25.8倍，能够在通用GPU上实时运行，峰值信噪比平均提高了0.17 dB，并且参数只有它的35%。
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 超分辨率重建 深度可分离卷积 子像素卷积 |
| 收稿时间： | 2017/12/15 0:00:00 |
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