【论文阅读】Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

题目：使用更深的卷积网络实现精准的图像超分辨率     CVPR 2016 Oral  收录

摘要：

咱们提出了一种高精度的单图像超分辨方法，受VGG-net的体积网络来进行图像分类启发，咱们的方法使用了一个很是深的卷积网络。咱们发现，增长咱们的网络深度代表在准确性方面有显著提升。咱们最终的模型使用了20个权重层。经过在深度网络结构中屡次串联小滤波器，有效地利用了大图像区域的上下文信息。然而，对于很是深的网络，收敛速度成为训练中的一个关键问题。咱们提出一个简单而有效的训练程序。咱们只学习残差，并使用很是高的学习率(比SRCNN[6]高10 4倍)，能够经过自适应梯度剪裁。咱们提出的方法比现有的在精度上有更好的表现，而且咱们的结果在视觉上的改进是显而易见的。

代码地址：https://github.com/Jongchan/tensorflow-vdsr

代码地址：https://github.com/twtygqyy/pytorch-vdsr

优势：1.加深了网络结构；2.采用了残差学习；3.每次卷积前都对图像进行补0操做，这样保证了全部的特征图和最终的输出图像在尺寸上都保持一致，解决了图像经过逐步卷积会愈来愈小的问题；4.将不一样倍数的图像混合在一块儿训练，这样训练出来的一个模型就能够解决不一样倍数的超分辨率问题。

缺点：