Vi anser att problemet med en enda bild super-upplösning i ett mer allmänt fall att de låga / hög upplösning par och down-sampling processen är otillgängliga. Bortsett från den traditionella superupplösningsformuleringen bryts den lågupplösningsingången ytterligare ned av ljud och suddighet. Denna komplicerade inställning omöjliggör övervakad inlärning och noggrann kärnuppskattning. För att lösa detta problem, tar vi till oövervakad lärande utan parad data, inspirerad av den senaste framgångsrika image-toimage översättningsprogram. Med generativa kontradiktoriska nätverk (GAN) som grundkomponent föreslår vi en Cycle-in-Cycle nätverksstruktur för att ta itu med problemet inom tre steg. För det första kartläggs den bullriga och suddiga inmatningen till ett ljudfritt utrymme med låg upplösning. Därefter samplas den mellanliggande bilden upp med en förtränad djupmodell. Slutligen finjusterar vi de två modulerna på ett end-toend sätt för att få den högupplösta utmatningen. Experiment på NTIRE2018-datauppsättningar visar att den föreslagna oövervakade metoden uppnår jämförbara resultat som de senaste övervakade modellerna. * Yuan Yuan och Siyuan Liu är medförfattare. Detta arbete utfördes när de var praktikanter vid Sensetime. Kontakta e-post: yuanyuan@szu.edu.cn Ground Truth Bicubic EDSR [17] BM3D+EDSR CinCGAN PSNR/SSIM 29.42/0.82 28.95/0.76 30.94/0.91 31.01/0.92 problem har ofta följande egenskaper: 1) HR-datauppsättningar är otillgängliga, 2) nedskalningsmetod är okänd, 3) ingång LR-bilder är bullriga och suddiga. Detta problem är mycket svårt om de ingående bilderna lider av olika typer av nedbrytning. För ett enklare fall, i denna studie, antar vi att indata bilder bryts ned med samma bearbetning som är komplex och otillgänglig. Under de ovan nämnda omständigheterna tenderar de modeller som man lärt sig av syntetiska data att generera liknande resultat som traditionella
Inspirerad av dessa metoder, Yuan et al. REF föreslår ett CinCGAN nätverk, som lär sig att kartlägga buller och suddig ingång LR-avbildning till en ren LR-avbildning utrymme med cykelkonsistens förluster.
Unsupervised Image Super-Resolution Using Cycle-in-Cycle Generative Adversarial Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}