胖墩会武术
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【PyTorch项目实战】超分RCAN：使用非常深的残差通道注意力网络实现图像超分辨率 —— （自研）解决了RCAN恢复图像的模糊性

文章目录

  • 一、论文详解
    • 1.1、项目背景
    • 1.2、研究现状
    • 1.3、论文核心
    • 1.4、网络模型（RCAN，Residual Channel Attention Networks）
      • 1.4.1、残差中的残差（RIR，Residual In Residual）：由 G 个残差组（RG）和 1 条长跳跃连接（LSC）组成；每个RG由 B 个残差通道注意力块（RCAB）和 1 条短跳跃连接（SSC）组成；每个RCAB由 1 个通道注意力（CA）和 1 个残差块（RB）组成，每个RB具有 1 条短跳跃链接。
      • 1.4.2、通道注意力（CA，Channel Attention）
      • 1.4.3、残差通道注意力块（RCAB，Residual Channel Attention Blocks）
    • 1.5、数据集 + 前处理
    • 1.6、模型参数
    • 1.7、研究结果
      • （基础）指标参数：PSNR + SSIM
      • （基础）降质方法：BI + BD
      • （1）RIR 和 CA 的性能测试（对比表）
      • （2）使用双三次插值（BI）退化模型的结果（对比图）
      • （3）使用模糊降采样（BD）退化模型的结果（对比图）
      • （4）性能与识别能力（对比表）
      • （5）性能与模型大小（对比图）
    • 1.8、RCAN恢复的图像具有一定的模糊性（自测经验 + 解决方案）
      • （1）主要因素：模型架构
      • （2）图像前处理：LR-HR 配对数据的质量
        • ① LR-HR 配准数据是否对齐（仅限于自提供数据对，而不是通过 HR 下采样得到 LR）
        • ② HR 分辨率质量（采用图像增强提升 HR 图像分辨率，可以显著提升超分效果）
        • ③ 归一化方法（min和max使用固定值） + 切块预测（归一化的影响）
      • （3）模型训练：不同损失函数对 SR 的影响
      • （4）图像后处理
  • 二、项目实战
    • 2.1、虚拟环境
    • 2.2、环境配置
      • 方法一：RCAN开源代码：默认支持 PyTorch 1.2.0 —— 官方已移除（不建议）
      • 方法二：basicSR开源代码：是一个集成了多种超分模型的工具 —— 建议
    • 2.3、basicSR：RCAN 网络模型 —— 用于理解模型架构，可跳过
    • 2.4、basicSR：模型训练 + 模型测试
      • （1）配置文件（参数详解）：train_RCAN_x2.yml
      • （2）配置文件（参数详解）：test_RCAN.yml
    • 2.5、basicSR：结果展示
    • 2.6、basicSR：剪枝 —— 加速推理
      • （1）影响和经验：残差组数（num_group） + 残差块数（num_block）
      • （2）影响和经验：特征通道数（num_feat）
    • 2.7、basicSR：通量 —— MB/s
      • （1）basicSR：参数测试
      • （2）basicSR：TensorRT加速

论文阅读
残差通道注意力网络 RCAN

一、论文详解

  • 中文：使用非常深的残差通道注意力网络实现图像超分辨率
  • 论文：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Network

你可能感兴趣的:(深度学习,PyTorch项目实战,python,残差网络,resnet,超分辨率重建,RCAN)

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