《表3 CNB个数n对网络的影响》

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《一种拉普拉斯金字塔结构的团网络超分辨率图像重建算法》

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CNB构建模块个数．我们将CNB构建模块的个数n分别设置为1、2和3，同时进行4倍放大因子的训练与测试．为了测试的公正性，除了CNB构建模块的个数不同以外，其他各项均保持一致．将每个CNB构建模块中的层数c设置为5．在两个基准数据集上测试，得到CNB构建模块的数量对网络的影响．由表3可知，在Set5与BSDS100这两个测试数据集上，当CNB构建模块的个数n由1增加到2时，图像的评价指标PSNR/SSIM随着网络复杂度的提升而有0.11dB/0.007和0.02dB/0.001的提升．但是，当网络的复杂度到达一定程度时，网络参数增加，仅通过残差学习来减少网络参数已经无法满足网络．因此，CNB构建模块的个数由2增加到3后，网络的性能非但没有增加，反而稍有下降，如表3所示．