一种用于快速图像超分辨率的频率域神经网络
计算机视觉与模式识别
2017-12-11 v1
摘要
本文提出一种用于图像超分辨率的频率域神经网络。该网络利用卷积定理，将空间域中的卷积转换为频率域中的乘积。此外，深度网络中的非线性（通常通过整流单元实现）在此被转换为频率域中的卷积。这不仅使得网络在测试时计算效率极高，而且其所有参数均可相应学习。该网络可使用反向传播进行训练，并且由于采用 Hartley 变换替代傅里叶变换而不涉及复数。此外，该网络还有可能适用于计算机视觉与图像处理中其他常在频率域中表述的问题。我们展示了超分辨率的结果，并与文献中的其他方法进行了比较。在实验中，我们的网络比替代方法快一到两个数量级，而性能损失难以察觉。
引用
@article{arxiv.1712.03037,
title = {A Frequency Domain Neural Network for Fast Image Super-resolution},
author = {Junxuan Li and Shaodi You and Antonio Robles-Kelly},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.03037},
year = {2017}
}