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基于卷积神经网络的全景图像超分辨率算法
文献摘要：
文章提出了一种基于卷积神经网络结构的全景图像超分辨率算法3D-WDSR,在单帧图像超分网络WDSR基础上引入可变卷积核结构以减小参数量,节省计算资源.实验结果表明,在不同尺度的超分辨率任务中,先经过预训练后的网络具有更好的性能表现,所提出的3D-WDSR算法的超分辨率重建效果要高于双三次插值方法和EDSR算法,且在参数量仅为WDSR网络的22.3％的情况下具有相当的超分辨率性能.
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;全景图像;可变卷积核;超分辨率
中图分类号：
作者姓名：
董桂官;吴双彤;张汉琦
作者机构：
中国电子技术标准化研究院,北京 100176;北京理工大学信息与电子学院,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]董桂官;吴双彤;张汉琦-.基于卷积神经网络的全景图像超分辨率算法)[J].电脑与信息技术,2022(02):1-4
A类：
WDSR,可变卷积核
B类：
全景图像,图像超分辨率,超分辨率算法,神经网络结构,单帧图像,分网,参数量,计算资源,不同尺度,预训练,超分辨率重建,双三次插值,插值方法,EDSR,率性
AB值：
0.195712
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