Vi anser att komprimering artefakter minskning problem, där en komprimerad bild omvandlas till en artefaktfri bild. Nya metoder för detta problem tränar vanligtvis en en-till-en kartläggning med hjälp av en per-pixel L 2 förlust mellan utgångar och mark-sanningar. Vi påpekar att dessa metoder används för att producera alltför smidiga resultat, och PSNR återspeglar inte deras verkliga prestanda. I detta dokument föreslår vi ett one-to-many nätverk, som mäter produktionens kvalitet med hjälp av en perceptuell förlust, en naturlighet förlust, och en JPEG-förlust. Vi undviker också rutnätsliknande artefakter under dekonvolution med hjälp av en "skift-och-genomsnitt" strategi. Omfattande experimentella resultat visar den dramatiska visuella förbättringen av vår syn på konstens tillstånd. * Motsvarande e-postmeddelanden: Jun Guo (artanis.protoss@outlook.com) och Hongyang Chao
En-till-många nätverk REF föreslås för komprimering artefakter minskning.
One-To-Many Network for Visually Pleasing Compression Artifacts Reduction
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}