图像超分辨率方法——VDSR2016

图像超分辨率方法——VDSR2016

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

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摘要：

这是一种单张图像超分辨率（SISR）重建方法，采用极深网络结构，想法来源于在ImageNet分类中的VGG网络。

提出增加网络深度可提高SR效果。

采用多次级联小滤波器，有效利用了整张图像的上下文信息，即不仅仅是单个像素之间的相似。

采用以高学习率只训练残差的方式训练，减缓因增加layers至20造成的时间负担。(ResNet 2015年被提出，本文是2016年的文章）

也就是计算真实图像I与生成图像之间的残差。

本文方法是面向多尺寸图像的超分辨率重建。

网络结构：

每一层是64个filter 3*3*64

最后一层是单个filter 3*3*64

for i in range(18):#conv_w = tf.get_variable("conv_%02d_w" % (i+1), [3,3,64,64],                 initializer&#ib.layers.xavier_initializer())conv_w = tf.get_variable("conv_%02d_w" % (i+1), [3,3,64,64], initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=np.sqrt(2.0/9/64)))conv_b = tf.get_variable("conv_%02d_b" % (i+1), [64], initializer&#stant_initializer(0))weights.append(conv_w)weights.append(conv_b)tensor = bias_v2d(tensor, conv_w, strides=[1,1,1,1], padding='SAME'), conv_b))

训练的输入是先用插值方法放大图像，再进行非线性映射。关于这种插值的方法目前仍有方法使用，但个人觉得这个插值过程可能引入噪声，还是看图像。

边缘填充0

本文讨论了每次应用卷积导致feature map减少的问题。因为需要用surrounding pixel推断center pixel，所以the pixel near the image boundary需要被裁剪，就是每次经过卷积核都会裁剪一圈边缘像素，这样图像会变得越来越小，显然我们不想这样。

文中指出VDSR在每次卷积之前进行0填充，保证feature map数量一致，并对边界有了有效的超分辨率预测。

梯度裁剪 （Clipping Gradient） ：

为了防止梯度爆炸  
既然在BP过程中会产生梯度消失（就是偏导无限接近0，导致长时记忆无法更新），那么最简单粗暴的方法，设定阈值，当梯度小于阈值时，更新的梯度为阈值，如下图所示： 
 
优点：简单粗暴 
缺点：很难找到满意的阈值

梯度裁剪在pytorch和tensorflow中已经是封装好的函数。

pytorch：nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2)

tensorflow：

clip_by_norm

这里的clip_by_norm是指对梯度进行裁剪，通过控制梯度的最大范式，防止梯度爆炸的问题，是一种比较常用的梯度规约的方式。通过注解可以清晰的明白其作用在于将传入的梯度张量t的L2范数进行了上限约束，约束值即为clip_norm，如果t的L2范数超过了clip_norm，则变换为t * clip_norm / l2norm(t)，如此一来，变换后的t的L2范数便小于等于clip_norm了。

多尺度模型

训练多尺度模型，参数共享在所有预定义的尺度中。

就是每个批次中有不同scale的图像，每个mini-batch有64张图

由本图可知，在VDSR中采用多种放大尺度图像训练，得到多种尺度放大模型。

VDSR结果：