【图像超分辨】SRDenseNet

DenseNet是CVPR2017的best papaer获奖论文。DenseNet在稠密块(dense block)中将每一层的特征都输入给之后的所有层，使所有层的特征都串联(concatenate)起来，而不是像ResNet那样直接相加。这样的结构给整个网络带来了减轻梯度消失问题、加强特征传播、支持特征复用、减少参数数量的优点。一个稠密块的结构如下图所示。

网络结构

SRDenseNet将稠密块结构应用到了超分辨率问题上，取得了不错的效果。网络结构如下图所示。

SRDenseNet可以分成四个部分。首先是用一个卷积层学习低层的特征，接着用多个稠密块学习高层的特征，然后通过几个反卷积层学到上采样滤波器参数，最后通过一个卷积层生成高分辨率输出。

文章中针对用于最后重建的输入内容不同，设计了三种结构并做了比较。一是反卷积层只输入最顶层稠密块的输出。二是添加了一个跳跃连接，将最底层卷积层的输出特征和最顶层稠密块的输出特征串联起来，再输入反卷积层。三是添加了稠密跳跃连接，就是把稠密块看成一个整体，第一个卷积层的输出以及每个稠密块的输出，都输入给在之后的所有稠密块，像是把在反卷积层之前的整个网络也设计成像稠密块那样的结构。由于这样做，所有的特征都串联起来，这样直接输入反卷积层会产生巨大的计算开销，因此添加了一个核大小为1×1的卷积层来减小特征数量，这个卷积层被称为瓶颈层。最后的结果是越复杂的越好，3>2>1。文章中分析的是，受益于低层特征和高层特征的结合，超分辨率重建的性能得到了提升。像第三种结构把所有深度层的特征都串联起来，得到了最佳的结果，说明不同深度层的特征之间包含的信息是互补的。

参考博客

从SRCNN到EDSR，总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程