Vi föreslår en djupt lärande metod för enkelbild super-upplösning (SR). Vår metod lär sig direkt en end-to-end-kartläggning mellan låg-/högupplösta bilder. Kartläggningen representeras som ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som tar den lågupplösta bilden som ingång och utgångar den högupplösta. Vi visar vidare att traditionella SR-metoder baserade på sparse-kodning också kan ses som ett djupt konvolutionsnätverk. Men till skillnad från traditionella metoder som hanterar varje komponent separat optimerar vår metod gemensamt alla lager. Vår djupa CNN har en lätt struktur, men ändå visar toppmodern återställningskvalitet, och uppnår snabb hastighet för praktisk on-line-användning. Vi utforskar olika nätverksstrukturer och parameterinställningar för att uppnå kompromisser mellan prestanda och hastighet. Dessutom utökar vi vårt nätverk för att klara av tre färgkanaler samtidigt, och visa bättre övergripande återuppbyggnad kvalitet.
Ett flerskiktigt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) inspirerat av sparse-kodning metoder föreslås i REF.
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}