1、SRCNN-0.39s

SRCNN处理速度。

论文:Learning a Deep Convolutional Network forImage Super-Resolution 中,4.2节。

我们将我们的SRCNN与最先进的SR方法:Yang等人的SC(稀疏编码)方法进行了比较.[26],基于K-SVD的方法[28],NE lle(邻域嵌入局部线性嵌入)[4], NENNLS(邻嵌入非负最小二乘)[2]和ANR(锚定邻域回归)方法[20]。

所有的基线方法都是从相应的作者的MATLAB实现中得到的,而我们的方法是用C语言实现的。

机器(Intel CPU、3.10 GHz和16 GB内存)

我们的方法在set 14中平均每幅图像需要0.39秒,而其他方法则要慢几倍甚至几个数量级。注意,速度差距并不主要是由不同的MATLAB/C实现造成的;相反,其他方法需要解决复杂的使用优化问题(例如,稀疏编码或嵌入), 而我们的方法是完全前馈的。我们还注意到,我们的方法的处理时间与测试图像分辨率高度线性,因为所有图像都经过相同的卷积数。

训练(8×10^8反向传播)大约需要三天,在GTX 770 GPU上。

Set5测试效果:

Set14测试效果:

2、ESPCN

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