Omvänt problem i bild och ljud, och super-upplösning i synnerhet, kan ses som högdimensionella strukturerade förutsägelseproblem, där målet är att karakterisera den villkorliga fördelningen av en hög-upplösningsutgång med tanke på dess låga upplösning korrumperade observation. När skalförhållandet är litet, punktuppskattningar uppnå imponerande prestanda, men snart de lider av regression-till-medelvärdet problem, på grund av deras oförmåga att fånga multimodaliteten i denna villkorade fördelning. Att modellera högdimensionella bild- och ljuddistributioner är en svår uppgift som kräver både förmågan att modellera komplexa geometriska strukturer och texturerade regioner. I det här dokumentet föreslår vi att man som villkorlig modell använder en Gibbs-distribution, där tillräcklig statistik ges av djupa Convolutional Neural Networks (CNN). De funktioner som beräknas av nätverket är stabila till lokal deformation, och har minskat variansen när inmatningen är en stationär struktur. Dessa egenskaper innebär att den resulterande tillräckliga statistiken minimerar osäkerheten hos målsignalerna med tanke på de försämrade observationerna, samtidigt som den är mycket informativ. Filtren av CNN initieras av flerskaliga komplexa wavelets, och sedan föreslår vi en algoritm för att finjustera dem genom att uppskatta lutningen av den villkorliga log-likelihood, som har vissa likheter med Generative Adversarial Networks. Vi utvärderar experimentellt den föreslagna ramen i bilden super-upplösning uppgift, men tillvägagångssättet är allmänt och kan användas i andra utmanande illa placerade problem såsom ljud bandbredd förlängning.
Referensreferensreferensen återställer HR-avbildningarna med hjälp av en Gibbs-distribution som villkorlig modell, med tillräcklig statistik som förutspås av ett CNN.
Super-Resolution with Deep Convolutional Sufficient Statistics
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}