Konvolutionella neurala nätverk har nyligen visat hög kvalitet rekonstruktion för en enda bild super-upplösning. Befintliga metoder kräver dock ofta ett stort antal nätverksparametrar och medför tunga beräkningsbelastningar vid drifttidpunkten för att generera superupplösningsresultat med hög noggrannhet. I detta dokument föreslår vi den djupa Laplacian Pyramid Super-Resolution Network för snabb och exakt bild super-upplösning. Det föreslagna nätverket rekonstruerar gradvis resterna av högupplösta bilder på flera pyramidnivåer. I motsats till befintliga metoder som innefattar den bikubiska interpoleringen för förbearbetning (som resulterar i stora funktionskartor), extraherar den föreslagna metoden direkt funktioner från det lågupplösta ingångsutrymmet och medför därmed låga beräkningsbelastningar. Vi utbildar det föreslagna nätverket med djup övervakning med hjälp av robusta Charbonnier förlustfunktioner och uppnå högkvalitativ bildrekonstruktion. Dessutom använder vi rekursiva skikt för att dela parametrar över såväl som inom pyramidnivåer, och därmed drastiskt minska antalet parametrar. Omfattande kvantitativa och kvalitativa utvärderingar av referensdataset visar att den föreslagna algoritmen fungerar gynnsamt mot de senaste metoderna när det gäller körtid och bildkvalitet.
Därefter, Lai et al. REF föreslog en djup Laplacian pyramid nätverk för snabb och korrekt super upplösning.
Fast and Accurate Image Super-Resolution with Deep Laplacian Pyramid Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}