Adaptive Residual Channel Attention Network for Single Image Super-Resolution
المؤلفون المشاركون
Duan, Lini
Xie, Tian
Cao, Kerang
Liu, Yuqing
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Single image super-resolution (SISR) is a traditional image restoration problem.
Given an image with low resolution (LR), the task of SISR is to find the homologous high-resolution (HR) image.
As an ill-posed problem, there are works for SISR problem from different points of view.
Recently, deep learning has shown its amazing performance in different image processing tasks.
There are works for image super-resolution based on convolutional neural network (CNN).
In this paper, we propose an adaptive residual channel attention network for image super-resolution.
We first analyze the limitation of residual connection structure and propose an adaptive design for suitable feature fusion.
Besides the adaptive connection, channel attention is proposed to adjust the importance distribution among different channels.
A novel adaptive residual channel attention block (ARCB) is proposed in this paper with channel attention and adaptive connection.
Then, a simple but effective upscale block design is proposed for different scales.
We build our adaptive residual channel attention network (ARCN) with proposed ARCBs and upscale block.
Experimental results show that our network could not only achieve better PSNR/SSIM performances on several testing benchmarks but also recover structural textures more effectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cao, Kerang& Liu, Yuqing& Duan, Lini& Xie, Tian. 2020. Adaptive Residual Channel Attention Network for Single Image Super-Resolution. Scientific Programming،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209288
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cao, Kerang…[et al.]. Adaptive Residual Channel Attention Network for Single Image Super-Resolution. Scientific Programming No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209288
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cao, Kerang& Liu, Yuqing& Duan, Lini& Xie, Tian. Adaptive Residual Channel Attention Network for Single Image Super-Resolution. Scientific Programming. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1209288
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1209288
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر