Abstrakt. Ansiktshallucination, som är uppgiften att generera en högupplöst ansiktsbild från en indatabild med låg upplösning, är ett välstuderat problem som är användbart i utbredda tillämpningsområden. Ansiktshallucination är särskilt utmanande när den ingående ansiktsupplösningen är mycket låg (t.ex. 10 × 12 pixlar) och/eller bilden fångas i en okontrollerad miljö med stora pose- och ljusvariationer. I detta dokument ser vi över algoritmen som infördes i [1] och presenterar en djup tolkning av detta ramverk som uppnår toppmodernt under sådana utmanande scenarier. I vår djupa nätverksarkitektur kan de globala och lokala begränsningar som definierar ett ansikte effektivt modelleras och läras från början till slut med hjälp av utbildningsdata. Konceptuellt kan vår nätverksdesign delas upp i två undernätverk: den första genomför den holistiska ansiktsrekonstruktionen enligt globala begränsningar, och den andra förbättrar ansiktsspecifika detaljer och upprätthåller lokal patchstatistik. Vi optimerar det djupa nätverket med hjälp av en ny förlustfunktion för superupplösning som kombinerar rekonstruktionsfel med ett inlärt ansiktskvalitetsmått i kontradiktorisk miljö, vilket ger förbättrade visuella resultat. Vi utför omfattande experiment i både kontrollerade och okontrollerade konfigurationer och visar att vår algoritm förbättrar den senaste tekniken både numeriskt och visuellt.
Tuzel m.fl. REF utformar ett nätverk som innehåller två undernätverk: den första rekonstruerar ansiktsbilder baserade på globala begränsningar medan den andra förbättrar lokala detaljer.
Global-Local Face Upsampling Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}