SRResNet: 基于残差网络的图像超分辨率方法优化与实现

在图像超分辨率（SR）领域，残差网络（ResNet）及其衍生物一直是研究热点之一。SRResNet（Shortcut Residual Network）作为一种高效的图像超分辨率方法，在大比例放大的场景中表现优异。本文将详细介绍SRResNet的网络结构、训练设置及实际效果。

1. 网络结构分析

SRResNet的核心架构由多个残差块构成，具体流程如下：

输入层：接收 }}/home/guanwp/BasicSR-master/codes/下的输入图像，经过初次卷积层提取低层特征。

残差块：包含多个RGB化残差块，每个块包含：

卷积层：用于降低维度并提取特征。

批归一化层：保持层间通用性。

激活函数：选择ReLU或LeakyReLU，视具体实现而定。

中间层：通过平移层（如PixelShuffle）调整体积，实现高效的超分辨率。

** Upscaler**：逐层放大输出图像至目标分辨率。

输出层：生成最终的超分辨率图像。

网络深度通过控制残差块数量（如23个或16个）调整，适用于不同超分辨率倍数的应用场景。

2. 代码实现与训练设置

2.1 代码配置

代码主要位于 /home/guanwp/BasicSR-master/codes/，运行以下命令启动训练和测试：

python train.py -opt options/train/train_sr.jsonpython test.py -opt options/test/test_sr.json

训练参数配置样例（train_sr.json）如下：

{  "name": "sr_resnet_baesline",  "use_tb_logger": true,  "model": "sr",  "scale": 4,  "gpu_ids": [1],  "datasets": {    "train": {      "name": "DIV2K800",      "mode": "LRHR",      "dataroot_HR": "/home/guanwp/BasicSR_datasets/DIV2K800_sub",      "dataroot_LR": "/home/guanwp/BasicSR_datasets/DIV2K800_sub_bicLRx4",      "subset_file": null,      "use_shuffle": true,      "n_workers": 8,      "batch_size": 16,      "HR_size": 128,      "use_flip": true,      "use_rot": true    },    "val": {      "name": "val_set5",      "mode": "LRHR",      "dataroot_HR": "/home/guanwp/BasicSR_datasets/val_set5/Set5",      "dataroot_LR": "/home/guanwp/BasicSR_datasets/val_set5/Set5_sub_bicLRx4"    }  },  "path": {    "root": "/home/guanwp/BasicSR-master",    "pretrain_model_G": null,    "experiments_root": "/home/guanwp/BasicSR-master/experiments/",    "models": "/home/guanwp/BasicSR-master/experiments/sr_resnet_baesline/models",    "log": "/home/guanwp/BasicSR-master/experiments/sr_resnet_baesline",    "val_images": "/home/guanwp/BasicSR-master/experiments/sr_resnet_baesline/val_images"  },  "network_G": {    "which_model_G": "sr_resnet",    "norm_type": null,    "mode": "CNA",    "nf": 64,    "nb": 23,    "in_nc": 3,    "out_nc": 3,    "gc": 32,    "group": 1  },  "train": {    "lr_G": 1e-3,    "lr_scheme": "MultiStepLR",    "lr_steps": [200000, 400000, 600000, 800000, 1000000, 1500000],    "lr_gamma": 0.5,    "pixel_criterion": "l1",    "pixel_weight": 1.0,    "val_freq": 5e3,    "manual_seed": 0,    "niter": 2e6  },  "logger": {    "print_freq": 200,    "save_checkpoint_freq": 5e3  }}

3. 实验结果

3.1 测试效果

在DIV2K800和SET5 datasets上测试，SRResNet在x4倍放大的场景中表现优异。测试结果如下：

SRResNet: 32.05 dB PSNR值，SSIM指标显示良好的结构相似度。

FSRCNN（对比实验）：30.55 dB PSNR值，表现稍逊。

3.2 超面性能

代码实现中，批量处理支持8个线程，单次批量量共16张图像。建议根据硬件性能调整批量大小。

4. 补充说明

4.1 激活函数选择

ReLU：适合普通残差网络。

LeakyReLU：适合光滑化处理（如ESRGAN）。部分实现中可选用LeakyReLU替代ReLU。

4.2 MOS测试

虽然本文未详细描述MOS测试结果，但支持使用NIQE等更具代表性的质量评估工具。

通过以上分析，SRResNet在图像超分辨率任务中展现出优异性能，是目前高比例放大场景的标准配置。

转载地址：http://xiajz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

Objective-C实现connected components连通分量算法(附完整源码)