Single Image Super-Resolution via Wide-Activation Feature Distillation Network
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Feature extraction plays a pivotal role in the context of single image super-resolution. Nonetheless, relying on a single feature extraction method often undermines the full potential of feature representation, hampering the model's overall performance. To tackle this issue, this study introduces the wide-activation feature distillation network (WFDN), which realizes single image super-resolution through dual-path learning. Initially, a dual-path parallel network structure is employed, utilizing a residual network as the backbone and incorporating global residual connections to enhance feature exploitation and expedite network convergence. Subsequently, a feature distillation block is adopted, characterized by fast training speed and a low parameter count. Simultaneously, a wide-activation mechanism is integrated to further enhance the representational capacity of high-frequency features. Lastly, a gated fusion mechanism is introduced to weight the fusion of feature information extracted from the dual branches. This mechanism enhances reconstruction performance while mitigating information redundancy. Extensive experiments demonstrate that the proposed algorithm achieves stable and superior results compared to the state-of-the-art methods, as evidenced by quantitative evaluation metrics tests conducted on four benchmark datasets. Furthermore, our WFDN excels in reconstructing images with richer detailed textures, more realistic lines, and clearer structures, affirming its exceptional superiority and robustness.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Single Image Super-Resolution via Wide-Activation Feature Distillation Network
- Date Crossref
- 16/07/2024
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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China University of Mining and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jinan City Science and Technology Bureau pays non établi dans la noticeOrganisme public
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NARI Group (China) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Information and Control Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shandong Province Science and Technology Bureau of Jining City pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Ltd. State Grid Nanjing Automation Co. pays non établi dans la noticeEntreprise
China University of Mining and Technology, Jinan City Science and Technology Bureau et NARI Group (China), avec 3 autres affiliations.
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