本文選題：并列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：殘差網(wǎng)絡(luò)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年04期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為提取更多有效特征并提高模型訓(xùn)練的收斂速度,提出一種基于并列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法。該網(wǎng)絡(luò)由兩路不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)組成:一路為簡(jiǎn)單的殘差網(wǎng)絡(luò),其優(yōu)化殘差映射比原始的映射更容易實(shí)現(xiàn);另一路為增加了非線性映射的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的非線性能力。隨著并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化,收斂速度慢成為突出問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,在卷積層后添加正則化處理,以簡(jiǎn)化模型參數(shù)、增強(qiáng)特征擬合能力,最終達(dá)到加快收斂的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)收斂速度更快,主觀視覺(jué)效果更好,峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.2dB。
[Abstract]:In order to extract more effective features and improve the convergence speed of model training, a super-resolution reconstruction method based on parallel convolution neural network is proposed. The optimized residual mapping is easier to realize than the original mapping, and the convolution neural network, which increases the nonlinear mapping, enhances the nonlinear ability of the network. The slow convergence speed becomes a prominent problem. To solve this problem, regularization is added after convolution layer to simplify the model parameters and enhance the ability of feature fitting. Finally, the purpose of accelerating convergence is achieved. The experimental results show that, Compared with the algorithm based on the deep convolution neural network, the convergence speed of the network structure is faster, the subjective visual effect is better, and the PSNRs are increased by 0.2 dB on average.
【作者單位】： 認(rèn)知無(wú)線電與信息處理省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(桂林電子科技大學(xué));桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61362021,61661017) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013GXNSFDA019030,2014GXNSFDA118035) 認(rèn)知無(wú)線電與信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任基金資助項(xiàng)目(CRKL160104) 廣西科技創(chuàng)新能力與條件建設(shè)計(jì)劃項(xiàng)目(桂科能1598025-21) 桂林科技開(kāi)發(fā)項(xiàng)目(20150103-6) 桂林電子科技大學(xué)研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(YJCXS201534)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183

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