Inmatning (Bicubic) Target VDSR URDGN SRResNet FSRNet (Ours) FSRGAN (Ours) Figur 1: Visuella resultat av olika super-upplösningsmetoder. Face Super-Resolution (SR) är ett domänspecifikt problem med superupplösning. Ansiktets förkunskaper kan utnyttjas till bättre super-upplösta ansiktsbilder. Vi presenterar en ny djup end-to-end trainingable Face Super-Resolution Network (FSRNet), som använder sig av geometrin före, dvs., ansikts landmärke värmekartor och tolkning kartor, för att supersolidera mycket låg upplösning (LR) ansiktsbilder utan välriktade krav. Specifikt, vi först konstruera en grov SR-nätverk för att återställa en grov hög upplösning (HR) bild. Därefter skickas den grova HR-bilden till två grenar: en fin SR-kodare och ett tidigare informationsuppskattningsnätverk, som extraherar bildfunktionerna, och uppskattar landmärkena värmekartor/parseringskartor respektive. Både bildfunktioner och tidigare information skickas till en fin SR-avkodare för att återställa HR-avbildningen. För att generera realistiska ansikten, föreslår vi också Ansikte Super-Resolution Generative Adversarial Network (FSRGAN) att införliva den kontradiktoriska förlusten i FSRNet. Vidare introducerar vi två relaterade uppgifter, ansikte anpassning och tolkning, som de nya utvärderingsmått för ansikte SR, som behandlar inkonsekvensen av klassiska mätvärden w.r.t. synuppfattning. Omfattande experiment visar att FSRNet och FSRGAN avsevärt överträffar konstens tillstånd för mycket LR ansikte SR, både kvantitativt och kvalitativt.
Chen et al REF återvinner LR-avbildningar med hjälp av geometrisk förhandsuppskattning, dvs. Ansiktsmärke värmekartor och tolkning segmentering information.
FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors
{'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']}