Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network

- 2016年9月   
- 超解析度
- Twitter

　　sub-pixel convolution layer，它可以學習一組而不是一個上取樣濾波器，從低解析度的特徵圖得到高解析度影象。

框架

　　提出了一種新型的CNN框架，用於實現在低解析度的影象上提取特徵並進行超分辨處理。而之前的超分辨方法需將低解析度影象上取樣至高解析度影象的尺寸，再使用濾波器進行雙線性插值，這種方式容易陷入區域性最優且計算量較大。
　　本篇文章提出了一種叫做 sub-pixel convolution layer，它可以學習一組而不是一個上取樣濾波器，從低解析度的特徵圖得到高解析度影象。
　　

實驗

　　這種方法既取得比之前方法更好的效果，處理速度也比之前基於CNN的超解析度方法更快。