检索结果-南通市图书馆

SRResNet Performance Enhancement Using patch inputs and Partial Convolution-Based Padding

Computers, Materials & Continua 2023年第2期74卷 2999-3014页

作者： Safi Ullah Seong-Ho Song Division of Software Hallym University1 Hallymdaehak-gilChuncheonGangwon-doKorea Department of Information Technology University of GujratJalalpur Jattan RoadGujratPakistan

Due to highly underdetermined nature of Single Image Super-Resolution(SISR)problem,deep learning neural networks are required to be more deeper to solve the problem *** of deep neural networks successful in the Super-Resolution(SR)problem is ResNet which can render the capability of deeper networks with the help of skip ***,zero padding(ZP)scheme in the network restricts benefits of skip connections in SRResNet and its performance as the ratio of the number of pure input data to that of zero padded data *** this *** consider the ResNet with Partial Convolution based Padding(PCP)instead of ZP to solve SR *** training of deep neural networks using patch images is advantageous in many aspects such as the number of training image data and network complexities,patch image based SR performance is compared with single full image based *** experimental results show that patch based SRResNet SR results are better than single full image based ones and the performance of deep SRResNet with PCP is better than the one with ZP.

关键词： Single image super-resolution SRResNet patch inputs zero padding partial convolution based padding

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