En enda bild super-upplösning är uppgiften att härleda en högupplöst bild från en enda låg-upplösning ingång. Traditionellt mäts algoritmernas prestanda för denna uppgift med hjälp av pixelvisa rekonstruktionsåtgärder såsom förhållandet mellan toppsignal och buller (PSNR) som har visat sig korrelera dåligt med människans uppfattning om bildkvaliteten. Därför tenderar algoritmer som minimerar dessa mätvärden att producera överslipade bilder som saknar högfrekventa texturer och inte ser naturliga ut trots höga PPNR-värden. Vi föreslår en ny tillämpning av automatiserad textursyntes i kombination med en perceptuell förlust med fokus på att skapa realistiska texturer snarare än att optimera för en pixellackreproduktion av marksanning bilder under träning. Genom att använda feed-forward helt konvolutionella neurala nätverk i en kontradiktorisk träningsmiljö, uppnår vi en betydande ökning av bildkvalitet vid höga förstoringsförhållanden. Omfattande experiment på ett antal datauppsättningar visar effektiviteten i vår strategi, vilket ger toppmoderna resultat i både kvantitativa och kvalitativa riktmärken.
Sajjadi m.fl. REF använder fullt konvolutionella neurala nätverk (FCN) i en kontradiktorisk utbildningsmiljö.
EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}