图像超分辨率网络：RCAN

石文华

1、存在问题：

（1）、观察到图像SR的非常深的网络更难以训练，以及简单地堆叠残差块以构建更深的网络几乎无法获得更好的改进。更深层次的网络是否能进一步促进图像SR的性能，以及如何构建非常深的可训练网络，仍有待探讨。
（2）、图像SR可以看作是这样一个过程：试图恢复尽可能多的高频信息。LR图像包含大多数低频信息，这些信息可以直接传递到最终的HR输出，不需要太多的计算。
（3）、基于CNN的很多方法（例如，EDSR ）将从原始LR输入中提取特征，但这些信息在信道上被平等对待。 这样的过程会浪费不必要的计算以获得丰富的低频特征，缺乏跨特征通道的判别性学习能力，最终阻碍了CNN的表示能力。

2、主要贡献：

（1）提出了一种非常深的残差信道注意网络（RCAN），用于高精度的图像SR。RCAN的深度可以构造的比以前基于CNN的网络更深，并获得更好的SR性能。
（2）提出了Residual in Residual结构（RIR）来构建非常深的可训练网络。RIR中的长跳和短跳连接有助于传递丰富的低频信息，使主网络学习到更有效的信息。
（3）提出了信道注意（CA）机制，通过考虑特征信道之间的相互依赖性自适应地调整特征。这种CA机制进一步提高了网络的表达能 力。

3、网络结构：

RCAN主要由四部分组成：浅特征提取、residual in residual (RIR) 深度特征提取、上采样模块和重建部分。假设I(LR)和I(SR)表示为RCAN的输入和输出。
（1）、浅特征提取：仅使用一个卷积层（conv）从LR输入中提取浅特征F0（其中Hsf表示卷积运算，F0用于RIR模块的深度特征提取）：

（2）、residual in residual (RIR) 深度特征提取（Hrir表示的是RIR模块，包括G个残差组）：

（3）、上采样模块（Hup表示上采样的算法，Fup表示上采样之后得到的特征图）：

有几种选择可用作上采样的模块，例如反卷积层（也称为转置卷积），最近邻上采样+
卷积以及ESPCN的亚像素卷神经网络。
（4）、重建，通过一个Conv层重建升级的特征：

（5）、损失函数：超分辨loss有l1,l2,gan的loss以及纹理结构perceptual loss，为了保证有效性，选择了L1 loss：

4、网络的细节：

（1）、Residual in Residual (RIR）：

RIR结构包含G个residual组（RG）和长跳跃连接（LSC），每一个RG包含B个具有短跳跃连接的残差通道注意块（RCAB），这种RIR的结构能够使高性能的图像SR算法训练的更深（超过400层）。第G组中的RG表示如下：

Hg表示的是第G个RG，Fg-1和Fg分别是第G个RG的输入和输出，作者发现，简单地堆叠多个RG将无法获得更好的性能。为了解决这个问题，在RIR中进一步引入了长跳跃连接（LSC），以稳定训练深的网络。LSC表示如下：

表达式中，Wlsc为最后一个RIR模块后接的一个conv层的权重，为了简单起见，省略了偏置项。

LSC不仅可以简化RG之间的信息流，而且可以在粗略的级别学习残差信息。在LR输入和特征包含着丰富的信息，SR网络的目标是恢复更多有用的信息。丰富的低频信息可以通过跳跃连接传输到后面。
此外，每个RG中堆叠B个残差信道注意块。 第g个RG中的第b个残留信道关注块（RCAB）可以表示为：

Fg,b-1和Fg,b表示的是第g个RG中的第b个RCAB的输入和输出，与RG块类似，这B个残差信道注意块也具有跳跃连接，称为短跳跃连接（SSC)：

Wg是第g个RB模块尾部的一个conv的权重。LSC和SSC的存在，使更丰富的低频信息在训练过程流动到更深层。

（2）、Channel Attention (CA)

以前基于CNN的SR方法对LR信道特征的处理是相同的，这在实际情况中并不灵活。为了使网络专注于更多信息特征，利用特征信道之间的相互依赖性，形成信道注意力机制。如下图所示：

使用全局平均池来将通道的全局空间信息转换为通道描述符，也就是获取1x1xc的特征图，然后压缩成1x1xc/r的特征图，接着再恢复回1x1xc，最后再通过一个sigmoid激活函数获取1x1xc的表示每个通道的权值的描述符，最后各通道权重值分别和原特征图对应通道的二维矩阵相乘。（f表示sigmoid，δ表示relu，s是通道的权重，Xc是全局平均池化前的特征图）：

（3）、Residual Channel Attention Block (RCAB)

将CA集成到RB中并提出残余信道注意块（RCAB）（如上图）。 对于第g个RG中的第b个RB，表示如下（Rg,b表示的是CA函数模块，fg,b−1与fg,b分别表示的是输入和输出，Xg,b表示的是残差块中的2个堆叠的卷积）：

5、实验部分：

RIR模块G=10个，每个RIR中，RCAB设为20个，对于卷积层，除了通道缩减和通道扩展中的内核大小为1×1，其他的用3x3的filter并使用零填充策略来保持大小固定， 浅层特征提取和RIR结构中的Conv层具有C = 64个filter， 通道缩减中的Conv层具有C / r = 4filter，其中缩减率r设置为16,上采样模块使用亚像素卷积，最后的卷积层有3个filter，表示输出为彩色图像。
urban100和manga109数据集上4×SR，相关模型的效果：

urban100和manga109数据集上8×SR，相关模型的效果：

模型定量结果。最佳和次优结果：

代码地址
网络结构的代码详见：
https://github.com/cswhshi/super-resolution/blob/master/RCAN.py
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参考：
https://arxiv.org/pdf/1807.02758.pdf