Den senaste tidens forskning om superupplösning har uppnått stor framgång på grund av utvecklingen av djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN). Emellertid har super-upplösning av godtyckliga skalfaktorn ignorerats under en lång tid. De flesta tidigare forskare betraktar superupplösning av olika skalfaktorer som självständiga uppgifter. De tränar en specifik modell för varje skala faktor som är ineffektiv i databehandling, och tidigare arbete bara ta super-upplösning av flera heltal skalfaktorer i beaktande. I detta arbete föreslår vi en ny metod som kallas Meta-SR för att först lösa superupplösning av godtycklig skalfaktor (inklusive icke-integer skalfaktorer) med en enda modell. I vår Meta-SR föreslås Meta-Upscale Module att ersätta den traditionella exklusiva modulen. För godtycklig skalfaktor förutsäger Meta-Upskale Modulen dynamiskt vikten av de exklusiva filtren genom att ta skalfaktorn som ingång och använda dessa vikter för att generera HR-bilden av godtycklig storlek. För alla bilder med låg upplösning kan vår Meta-SR kontinuerligt zooma in den med godtycklig skalfaktor genom att endast använda en enda modell. Vi utvärderade den föreslagna metoden genom omfattande experiment på allmänt använda referensdatauppsättningar på enkelbild super-upplösning. De experimentella resultaten visar överlägsenheten i vår Meta-Upskala.
Dessutom använder MetaSR REF en dynamisk up-sampling modul för att super lösa en enda bild med godtyckliga skalfaktorer.
Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}