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轻量级多尺度大核卷积网络在图像超分辨率重建中的应用研究.docx

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轻量级多尺度大核卷积网络在图像超分辨率重建中的应用研究

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轻量级多尺度大核卷积网络在图像超分辨率重建中的应用研究(1)

内容描述................................................3

1.1研究背景和意义.........................................3

1.2国内外研究现状综述.....................................4

轻量级多尺度大核卷积网络概述............................6

2.1概念与基本原理.........................................6

2.2常见的轻量级模型.......................................7

图像超分辨率重建问题介绍................................8

3.1传统方法...............................................8

3.2当前主流技术...........................................9

3.3超分辨率的挑战.........................................9

轻量级多尺度大核卷积网络的设计目标与关键技术...........10

4.1设计目标..............................................11

4.2关键技术..............................................12

实验设计与数据集选择...................................12

5.1实验环境配置..........................................13

5.2数据集的选择与预处理..................................14

结果分析与讨论.........................................14

6.1综合性能评估..........................................15

6.2特征提取效果..........................................15

6.3性能对比与优化方案....................................16

结论与未来工作展望.....................................17

7.1主要结论..............................................18

7.2展望与建议............................................19

轻量级多尺度大核卷积网络在图像超分辨率重建中的应用研究(2)

一、内容描述..............................................20

二、相关工作..............................................21

图像超分辨率重建技术概述...............................22

多尺度卷积网络研究现状.................................22

轻量级网络模型发展.....................................23

三、轻量级多尺度大核卷积网络设计..........................24

网络结构设计...........................................24

卷积核的选择与优化.....................................25

多尺度特征融合策略.....................................26

四、轻量级多尺度大核卷积网络在图像超分辨率重建中的应用....27

数据集与实验设置.......................................28

实验方法与流程.........................................29

实验结果分析...........................................30

五、网络性能分析与优化....................................31

网络性能评估指标.............

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