一篇简短的期刊论文,应该还是有蛮多有用思想可以借鉴的。
首先是论文的pipeline。
论文使用下图所示的方法作为basic block进行特征提取,几个basic block组成一个块,多个快组成网络的基本结构。论文认为在非线性映射之前把通道数砍掉会影响性能。所以设计了spindle block。。
在融合部分,使用了下图所示的模块。
可以融合不同block之间的特征并reweight,还是挺不错的。
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一篇简短的期刊论文,应该还是有蛮多有用思想可以借鉴的。
首先是论文的pipeline。
论文使用下图所示的方法作为basic block进行特征提取,几个basic block组成一个块,多个快组成网络的基本结构。论文认为在非线性映射之前把通道数砍掉会影响性能。所以设计了spindle block。。
在融合部分,使用了下图所示的模块。
可以融合不同block之间的特征并reweight,还是挺不错的。
本文标题:【论文阅读】Lightweight Feature Fusion Network for Single Image Super-Resolution
文章作者:Zeyuxiao
发布时间:2020年02月21日 - 21:02
最后更新:2020年02月21日 - 22:02
原始链接:https://zeyuxiao1997.github.io/2020/02/21/LLFN/
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