AI简报：Residual Dense Network for Image Super-Resolution

1. 意图

扩展残差学习，加入Densnet connection：Residual learning + Densnet

2. 网络结构设计

2.1 全局残差学习

所有RDB的全局fusion（GFF）

• RDB： 20个

2.2 RDB： residual Block + dense Block

• RDB中conv： 6个
• Densnet Grow rate： 32

2.3 不同结构的比较

CM的只是dense connection（Densnet）

3. 训练

• flip： flipping horizontally or vertically
• rotating旋转： 90 180 270
• batch-size: 16
• image size: 48x48 / 32x32
• adam: init lr: 10-4, after 200 epoch: 5x10-5

4. 结果