双尺度特征融合(DSFF
时间: 2023-10-27 14:04:50 浏览: 45
双尺度特征融合(Dual Super-Scale Feature Fusion,DSFF)是一种用于图像超分辨率重建的深度学习网络结构。DSFF 最初由国防科技大学的研究人员提出,其主要思想是通过融合多尺度的特征来提高图像重建的质量。
DSFF 的网络结构可以分为两个部分:特征提取网络和特征融合网络。特征提取网络一般采用卷积神经网络,用于从低分辨率的输入图像中提取多尺度的特征。特征融合网络则用于将不同尺度的特征进行融合,生成高分辨率的输出图像。
DSFF 的特征融合网络采用了双线性插值和残差连接的结构。具体来说,特征融合网络将低分辨率的特征图通过双线性插值上采样到与高分辨率特征图相同的尺度,然后将两个特征图进行残差连接,最后再通过卷积层生成高分辨率的输出图像。
DSFF 的优点在于能够融合多尺度的特征,提高了图像重建的质量。同时,DSFF 的网络结构比较简单,易于实现和训练。因此,DSFF 在图像超分辨率重建领域得到了广泛的应用。