Inmatning SRGAN Ours Figur 1: Några exempel på visuella resultat producerade av vårt system på verkliga låg upplösning ansikten från WiderFace. Detta dokument behandlar två utmanande uppgifter: att förbättra kvaliteten på ansiktsbilder med låg upplösning och att korrekt lokalisera ansiktsmarkeringarna på sådana bilder med dålig upplösning. I detta syfte gör vi följande fem bidrag: a) vi föreslår Super-FAN: det allra första end-to-end-systemet som behandlar båda uppgifterna samtidigt, dvs. både förbättrar ansiktsupplösningen och upptäcker ansiktsmarkeringarna. Nyheten eller Super-FAN ligger i att införliva strukturell information i en GAN-baserad super-upplösning algoritm genom att integrera ett sub-nätverk för ansiktsjustering genom värmekarta regression och optimera en ny värmekarta förlust. (b) Vi illustrerar nyttan av att utbilda de två nätverken gemensamt genom att rapportera goda resultat inte bara på frontalbilder (som i tidigare arbete) utan på hela spektrumet av ansiktsställningar, och inte bara på syntetiska lågupplösta bilder (som i tidigare arbete) utan också på verkliga bilder. (c) Vi förbättrar toppmoderna lösningar genom att föreslå en ny restbaserad arkitektur. (d) Kvantitativt visar vi stora förbättringar jämfört med toppmoderna för både superupplösning och anpassning. (e) Kvalitativt visar vi för första gången goda resultat på verkliga lågupplösta bilder som de av Bild. 1. Vad är det för fel på dig?
På samma sätt föreslog Ref ett GAN-baserat SR-system i slutet av processen som kombineras med ett nät för ansiktsanpassning.
Super-FAN: Integrated Facial Landmark Localization and Super-Resolution of Real-World Low Resolution Faces in Arbitrary Poses with GANs
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}