Trots de stora framsteg som gjorts inom bildsuperupplösning (ISR) under de senaste åren har prestandan endast utvärderats perceptuellt. Därför är det fortfarande oklart om ISR är till hjälp för andra visionsuppgifter. I detta dokument presenterar vi den första omfattande studien och analysen av ISR:s användbarhet för andra visionstillämpningar. I synnerhet utvärderas sex ISR-metoder på fyra populära visionsuppgifter, nämligen kantdetektering, semantisk bildsegmentering, sifferigenkänning och scenigenkänning. Vi visar att tillämpningen av ISR på inmatningsbilder av andra visionssystem förbättrar deras prestanda när ingångsbilderna är av låg upplösning. Vi studerar också korrelationen mellan fyra vanliga perceptuella utvärderingskriterier (dvs. PSNR, SSIM, IFC och NQM) och nyttan av ISR för visionsuppgifterna. Experiment visar att de korrelerar väl med varandra i allmänhet, men perceptuella kriterier är fortfarande inte tillräckligt exakta för att användas som fullständiga fullmakter för användbarheten. Vi hoppas att detta arbete kommer att inspirera samhället att utvärdera ISR-metoder också i verkliga visionstillämpningar, och att anta ISR som ett förbearbetningssteg av andra visionsuppgifter om upplösningen av deras ingångsbilder är låg. -PSNR / 26.23 PSNR / 26.60 PSNR / 26.64 PSNR / 26.65 PSNR / 26.71 PSNR / 26.72 PSNR / 26.73 APP / 0,975 APP / 0,902 APP / 0,945 APP / 0,966 APP / 0,948 APP / 0,954 APP / 0,957 APP / 0,955 -PSNR / 24.03 PSNR / 24.53 PSNR / 24.83 PSNR / 24.78 PSNR / 24.76 PSNR / 24.78
I REF utvärderade författarna superupplösning för förbättring av kantdetektering, semantisk segmentering, sifferigenkänning och scenigenkänning.
Is image super-resolution helpful for other vision tasks?
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}