大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
这是CVPR2018的一篇文章，提出了针对图像复原任务的CNN模型RDN(residual dense network)。
RDN主要是提出了网络结构RDB(residual dense blocks)，它本质上就是残差网络结构与密集网络结构的结合。
1.残差网络（resnet）与密集网络（densenet）
1.残差网络结构
- 残差网络结构：在输入与输出之间引入一个前向反馈的shortcut connection，这有点类似与电路中的“短路”，即所谓的identity mapping（恒等映射y=x）。原本的网络是学习输入到输出的映射H(x)，而残差网络学习的是F(x)=H(x)−x。
残差学习有效缓解了随着网络深度增加引发的梯度消失的现象。使得提高网络深度，还能保持很好性能与效率。
残差学习很适合做图像复原，因为低质图像与高质图像之间相似度很高，而他们的残差其实很稀疏，简单理解残差学习另网络需要学习的东西变少了。
关于残差网络（resnet）的详解见我的另一篇文章：https://www.jianshu.com/p/11f1a979b384
2.密集网络结构 - 相比resnet，densenet提出更激进的密集连接机制，即每个层都会接受前面所有层作为额外的输入。
ResNet是每个层与前面的某层（一般2~3层）短路连接在一起，连接方式是通过元素相加；
而DenseNet是每一层与前面所有层在channel维度上连接（concat）在一起，实现特征复用。
密集连接有效缓解了梯度消失问题，加强特征传播，鼓励特征复用，减少了参数量。
2.RDN网络结构
3.图(a)为针对超分任务的RDN、图(b)为针对去噪任务的RDN
2.1 RDN包含四个模块
- Shallow feature extraction net（SFENet）表示前两个卷积层，用于提取浅层特征
- Residual dense blocks（RDBs）融合残差模块和密集模块，每个块还包含Local feature fusion 和Local residual learning
- Dense feature fusion（DFF）包含Global feature fusion 和Global residual learning 两部分
- Up-sampling net（UPNet）网络最后的上采样（超分任务需要）+卷积操作
2.2 RDB(residual dense block)
4.RDB的由来
RDB模块主要将残差模块residual block和dense block模块进行了整合，将两者集合起来，形成了residual dense block 。
5.RDB的结构
每一个RDB包含以下三个模块，如上图所示：
- Contiguous memory：将Fd-1、Fd,1 … Fd,c、Fd,C多层的特征都在channel这一维度串接（concat）起来。
- Local feature fusion：concat之后的1*1的卷积操作，主要用于多通道的特征融合，降维作用
- Local residual learning:：将Fd-1、Fd,LF的特征进行融合。
2.3 DFF(dense feature fusion)
6.针对去噪的RDN
如上图所示，所谓global residual learning和RDB中的local residual learning其实本质上没有不同，只不过一个是全局、一个是局部；但是有细节需要注意，global feature fusion和local feature fusion还是有不同的，因为在RDB中是每一层都接收到了之前所有层的特征，但是在RDB之外的global feature fusion只是把每一个RDB的特征串接起来。区别简单来说：全局的特征融合的短接用的更少，局部特征融合短接用的更多。
3.其他细节
- 除了local/global feature fusion中的1*1的卷积，所有卷积核都是3 * 3的，并且通过padding，保持每一层的特征图大小不变。
- 每一层的卷积核数量都是64。
- 应对超分的RDN比去噪的RDN多了一个上采样层，相反去噪的RDN多了一个从LQ图像到HQ图像的短接。如图3所示。
4. 超分网络性能对比图：
image.png
这张图来自其他论文，可见复原效果较好的网络，参数往往也很多，意味着模型的复杂度更高。
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