CV实践及论文阅读版块

2022-08-13

这个页面写一些CV实践与论文阅读内容。大体包括一些项目环境搭建过程，以及论文阅读、代码复现的过程。

总的原则是写出自己的特色，拒绝照搬复制。将自己的心得体会，以及探究过程中的想法、踩过的坑等内容写出来。

论文阅读：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

2022-11-29

首先是论文下载地址，以及作者提供的源码GitHub仓库

在论文中，作者注意到以下两个事实：
(1) 卷积神经网络的深度是决定超分性能的关键因素，但较深的网络很难训练。
(2) 低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在各个通道间被同等对待是不合理的，从而阻碍了CNN的表达能力

这里说一下低频信息的概念，低频信息指的是图像缓慢变化的部分。通俗讲，图像中边缘部分变化较大，称为高频信息。而边缘以内的部分缓慢变化，就称作低频信息。

于是作者提出了一种非常深的"RCAN"网络，用于超分问题，网络中比较值得关注的部分有两个：
(1) 提出了RIR(residual in residual)结构，用来构建非常深的能有效训练的网络。
(2) 提出了一种注意力机制(CA)，通过考虑通道间的相互依赖关系，自适应地重新调整通道特征。