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文档简介
[50]等人所创建的VDSR（VeryDeepSuper-resolutionConvolutionalNetworks）打破传统叠加卷积层实现深层特征提取的枷锁，首次将残差网络的思想搬入图像超分辨率领域，较为完美的解决了因网络层数简单罗列叠加，而造成的网络框架梯度消失或者爆炸，导致无法对网络继续训练下去。因为残差的思想，使得即使不断累加网络层数至成百上千，也能够使得网络模型能够很好的运行下去，并在侧面上另整个网络框架的性能和重建结果上得到提升。如图1.10为该网络的结构示意图。图1.10VDSR网络的结构示意图在预处理上，与SRCNN相同，但对于网络层数增加至了20层，让其拥有更大的感受野，前面19层均采用的3×3的卷积核来形成一连串级联卷积层，最后一层同样是3×3卷积核，但主要作用是来进行重建残差。对于图像的输出尺寸大小，通过在卷积层前，设置边界补零的操作以保证原图与低分辨率图像尺寸一致，然后根据升级因子大小来重建不同的高分辨率图像。VDSR在训练策略上采用AGC(AdjustableGradientClipping)自适应梯度裁剪算法，让网络在训练梯度上始终保持一定的范围，这样可以增大整体网络的鲁棒性。残差网络的核心思想与之前的端到端的学习方法不同，作者认为低分辨率图像与高分辨率图像就特征而言，有着很大的相似性，由于许多特征所对应位置几乎都是相同的，那么只需要针对性的学习两张图像中所存在的特征差异特征即可，这种差异称之为残差，这样的好处是可以大大缩短训练相同信息所花费的时间，就可以让网络中节省下来的计算容量去承载更深的网络。总而言之，VDSR模型的
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