Nyligen har det visat sig att det i superupplösning finns ett samband mellan den kvantitativa och perceptuella kvaliteten hos superupplösta bilder, som motsvarar likheten med marksanningens bilder respektive naturligheten. I detta dokument föreslår vi en ny superupplösningsmetod som kan förbättra den perceptuella kvaliteten på de skalade bilderna samtidigt som den konventionella kvantitativa prestandan bevaras. Den föreslagna metoden använder ett djupt nätverk för multi-pass uppskalning i företag med en discriminator nätverk och två kvantitativa poäng prediktor nätverk. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden uppnår en god balans mellan den kvantitativa och perceptuella kvaliteten och visar mer tillfredsställande resultat än befintliga metoder.
Choi et.al REF tränar en flerskalig superupplösningsmodell med ett discriminatornätverk och två kvalitativa poängprediktorer, som uppnår hög perceptuell kvalitet samtidigt som den objektiva kvaliteten bevaras.
Deep Learning-based Image Super-Resolution Considering Quantitative and Perceptual Quality
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}