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一、架构

论文全称：Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections

其实就是conv和deconv，外加对称的skip connection。作者表示每两层就会有一个skip connection。

作者的意思是说，conv的作用就是进行feature extraction，保留图中对象的主要组件，同时消除corruption。deconv的作用就是recover the details of image contents。

所有的层后面都跟ReLU，feature maps有64层（作者表示更多能提升，但提升不大），filter size是3×3（这一点参考了VGG）。输入image的size可以是随意的，作者实验中对输入channel设置的是1。️注意不用pooling和unpooling，作者的理由是这样会discard essential image detail。

再看一张图：

这就是paper中对模型架构的描述，没什么好说的，接下来直接说一下本文的思想。

二、main contribution

1，skip connection

作者表示这个连接主要干了两件事情，一件事情是帮助梯度反向传播，这个很好理解。

另一件事情是帮助将图像的细节传递到后面的层（pass image details to the top layers）。

这样做的好处就是，一方面能够提升performance，另一方面能够将network变得更深。

2，首创方法

作者表示这是第一个用single model实现不同noise level的去噪任务并且实现good accuracy的方法。（但注意它是2016.9.1，DnCNN是2016.8.13，后者也能实现不同noise level的去噪，不过level得是在preset的range内）。

3，performance领先

比近期（2016.9.1）的去噪和超分的SOTA都要好。

同时注意作者对DNN methods有一个描述：purely data driven; no assumption about noise distribution。

三、一些讨论

1，如果不用skip connection：

如果不用，那么对于浅层网络，deconv能够recover detail；对于深层网络反而不能。所以这个连接对于recover detail和使得网络变得更深有帮助。

2，和highway nets，resnet的不同：

这个网络pass information of the conv feature maps to the corresponding deconv layers。

3，residual learning

网络学的是残差，不是noisy image到noise-free image的映射。

四、训练&模型功能&一些比较

1，100个epochs之后，从loss上看，30层带连接＜20层带连接＜10层不带连接＜20层不带连接＜30层不带连接。这里的连接指的是skip connection，可以看出，如果不带它，那么层数变多反而会出问题。所以证明了skip connection的必要性。

2，和resnet也进行了比较，相同block size时，PSNR上RED-Net好于resnet。作者主张他们的skip connection有element-wise correspondence，这对pixel-wise prediction problems很重要。
（block size指的是连接的跨度（the span of the connections））

3，loss采用的是欧氏距离，具体地是最小化下面：

4，有一个trick是最后一层用更小的学习率，作者认为这里没必要这样。

5，*训练集的生成方式：
按惯例：

• gray-scale image for denoising
• luminance channel for super-resolution

用300张BSD的images，50×50的patch作为ground-truth：

• 生成noisy image： 加入加性高斯噪声；
• 生成低分辨率图：先下采样，再上采样到original size

上面两种数据分别是针对去噪和超分辨率任务的，此模型用这两个同时训练，能够同时处理两个任务。（️注意：在训练数据集中，生成noisy image采用的是不同的noise level，生成低分辨率图用的是不同的scaling parameter）

五、小结

这篇文章非常简单，总结下来，模型进行了两部工作，分别是extracting primary image content and recovering details。重点是使用了skip connections，作者的描述是：

which helps on recovering clean images and tackles the optimization difficulty caused by gradient vanishing, and thus obtains performance gains when the network goes deeper

即帮助解决梯度消失带来的优化困难，从而网络能够变得deeper，从而gain一些performance的提升。然后在去噪和超分两件事上好于当时的SOTA。