Djupa inlärningstekniker har framgångsrikt tillämpats inom många områden av datorseende, inklusive problem med bildrenovering på låg nivå. För bildsuperupplösning har flera modeller baserade på djupa neurala nätverk nyligen föreslagits och uppnått överlägsen prestanda som överskuggar alla tidigare handgjorda modeller. Då uppstår frågan om modeller med stor kapacitet och datadrivna modeller har blivit den dominerande lösningen på problemet med otillåten överlösning. I detta dokument hävdar vi att domänexpertis som representeras av den konventionella sparsamma kodmodellen fortfarande är värdefull, och den kan kombineras med de viktigaste ingredienserna i djupinlärning för att uppnå ytterligare förbättrade resultat. Vi visar att en sparsam kodningsmodell speciellt utformad för superupplösning kan inkarneras som ett neuralt nätverk, och tränas i en kaskad struktur från början till slut. Tolkningen av nätverket baserat på sparsam kodning leder till mycket effektivare och effektivare utbildning samt en reducerad modellstorlek. Vår modell är utvärderad på ett brett utbud av bilder, och visar på en klar fördel jämfört med befintliga toppmoderna metoder när det gäller både återställningsnoggrannhet och mänsklig subjektiv kvalitet.
Wang m.fl. REF hävdade att domänexpertis som representeras av konventionell gles kodning fortfarande är värdefull och kan kombineras för att uppnå ytterligare förbättrade resultat i bildsuperupplösning.
Deeply Improved Sparse Coding for Image Super-Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}