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為提取更多有效特征并提高模型訓(xùn)練的收斂速度，提出一種基于并列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法。該網(wǎng)絡(luò)由兩路不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)組成：一路為簡(jiǎn)單的殘差網(wǎng)絡(luò)，其優(yōu)化殘差映射比原始的映射更容易實(shí)現(xiàn)；另一路為增加了非線性映射的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的非線性能力。隨著并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化，收斂速度慢成為突出問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，在卷積層后添加正則化處理，以簡(jiǎn)化模型參數(shù)、增強(qiáng)特征擬合能力，最終達(dá)到加快收斂的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)收斂速度更快，主觀視覺(jué)效果更好，峰值信噪比（ PSNR）平均提高了0.2 dB。
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