【文件属性】：
文件名称：RDCAB-RecursiveSRNet-Feature-Distillation-Refinement-
文件大小：5.81MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-08 12:42:24
Python
基于剩余密集通道注意块-递归SRNet的单图像超分辨率（IPIU，2021.02.03〜05）
RDCAB-RecursivSRNet（功能蒸馏和精制）
抽象的
它旨在使用RDN的残差密集块（RDB）和DRRN的递归技术创建轻量级的超分辨率网络，并将其安装在嵌入式板上。 RDB不仅可以连接当前功能，还可以连接以前的功能，从而可以创造出良好的性能。 但是，如果堆叠了多个RDB，尽管性能良好，但仍会出现大量参数和“多次添加”。 因此，我们提出了RDCAB-RecursiveSRNet，它使用递归方法将基于4倍放大倍数的参数数量从22M减少到2.1M约10倍，将Multi-Adds的数量从1,309G减少到750G约1.7倍。 但是，由于它仍然具有大量的多次添加功能，因此判断将其应用于实时或低功耗计算机是不合理的，因此应用了信息多重蒸馏网络（IMDN）中使用的拆分操作提取层次特征。 数量减少
【文件预览】：
RDCAB-RecursiveSRNet-Feature-Distillation-Refinement--main
----datasets.py(3KB)
----LICENSE(1KB)
----prepare.py(2KB)
----models.py(8KB)
----utils.py(2KB)
----README.md(7KB)
----test.py(13KB)
----weights()
--------x4.pth(6.26MB)
----train.py(6KB)