Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

We present a highly accurate single-image superresolution (SR) method. Our method uses a very deep convolutional network inspired by VGG-net used for ImageNet classification [19]. We find increasing our network depth shows a significant improvement in accuracy. Our final model uses 20 weight layers....

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) S. 1646 - 1654
Hauptverfasser:	Jiwon Kim, Jung Kwon Lee, Kyoung Mu Lee
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.06.2016
Schlagworte:	Convergence Convolution Image reconstruction Signal resolution Spatial resolution Training
ISSN:	1063-6919
Online-Zugang:	Volltext
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