RCAN_rcan是哪篇文章

作者：IT小白 | 2024-06-19 14:15:57

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rcan是哪篇文章

文章出自ECCV2018：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks
这篇论文前面的related work部分写得很精彩
文章主要idea是提出了Residual in residual（RIR）结构和Channel Attention (CA) 结构，并整体提出了用于SR的RCAN网络
思路也写得很清楚，先用一层卷积提取shallow feature，随后是RIR网络提取deep feature，然后是upscale 层，然后是reconstruction，一共四步
CA的机制是这样的：先全局平均池化（也可采取其它方法）产生一维vector，用该vector经过1d-conv层（个人觉得可以用linear层）和relu实现down scaling，再upsample回原来的特征数（文中没有说用什么方法，应该还是 deconv 之类的），然后sigmoid，产生attention的权重来乘以各自的channel
每块RCA的结构是这样的，先将input conv-relu-conv，然后将得到的特征map经过CA，得到attention后的res，与input相加得到output
模型的细节：RG10层，每层20个RCAB，卷积层多是64filters，3*3，除了CA中1d-conv使用的是1*1，4filters（也即r=16）
upscale层用的是espcn
模型效果，在set5上取得了37.9的PSNR值，具体看论文，大概效果就是，能够使更deep的网络有性能上的提升

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