Trots betydande framsteg mot super lösa mer realistiska bilder genom djupare konvolutionella neurala nätverk (CNN), rekonstruera fina och naturliga texturer fortfarande är ett utmanande problem. Nya verk på en enda bild superupplösning (SISR) är främst baserade på optimerande pixel och innehåll klok likhet mellan återvunna och högupplösta (HR) bilder och inte dra nytta av igenkännbarhet av semantiska klasser. I detta dokument introducerar vi en ny strategi med kategorisk information för att ta itu med SISR-problemet; vi presenterar en dekoderarkitektur som kan extrahera och använda semantisk information för att super-lösa en given bild genom att använda multitask lärande, samtidigt för bild super-upplösning och semantisk segmentering. För att undersöka kategorisk information under utbildningen använder den föreslagna dekodern endast ett gemensamt djupt nätverk för två aktivitetsspecifika utdatalager. Vid körning används endast lager som resulterar i HR-avbildning och ingen segmenteringsetikett krävs. Omfattande perceptuella experiment och en användarstudie på bilder slumpmässigt utvalda från COCO-Stuff dataset visar effektiviteten av vår föreslagna metod och det överträffar de senaste metoderna.
REF tog upp denna fråga genom att föreslå en metod som bygger på lärande med flera uppgifter samtidigt för SR och semantiska segmenteringsuppgifter.
Benefiting from Multitask Learning to Improve Single Image Super-Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}