De feed-forward-arkitekturerna i nyligen föreslagna djupa superupplösningsnätverk lär sig representationer av lågupplösta ingångar och den icke-linjära kartläggningen från dessa till högupplösta utgångar. Detta tillvägagångssätt tar dock inte helt itu med det ömsesidiga beroendet av bilder med låg och hög upplösning. Vi föreslår Deep Back-Projection Networks (DBPN), som utnyttjar iterativa upp- och nedsampling lager, ger en fel feedback mekanism för projektionsfel i varje steg. Vi konstruerar ömsesidigt sammankopplade upp- och nedsamplingsstadier som var och en representerar olika typer av bildnedbrytning och komponenter med hög upplösning. Vi visar att utöka denna idé för att tillåta konkatering av funktioner över upp-och nedsampling stadier (Dense DBPN) gör att vi kan rekonstruera ytterligare förbättra super-upplösning, vilket ger överlägsna resultat och i synnerhet etablera nya state of the art resultat för stora skalningsfaktorer såsom 8× över flera datamängder.
DBPN REF konstruerar ömsesidigt sammankopplade uppsamplings- och nedsamplingsstadier, av vilka var och en representerar olika typer av bildnedbrytning och komponenter med hög upplösning.
Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}