Genom att dra nytta av perceptuella förluster har de senaste studierna avsevärt förbättrat prestandan hos superupplösningsuppgiften, där en högupplöst bild löses upp från sin motsvarighet med låg upplösning. Även om sådana objektiva funktioner genererar nästan fotorealistiska resultat är deras förmåga begränsad, eftersom de uppskattar rekonstruktionsfelet för en hel bild på samma sätt, utan att beakta någon semantisk information. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att dra nytta av den perceptuella förlusten på ett mer objektivt sätt. Vi optimerar en djup nätverksbaserad dekoder med en målinriktad objektiv funktion som straffar bilder på olika semantiska nivåer med hjälp av motsvarande termer. I synnerhet den föreslagna metoden utnyttjar våra föreslagna OBB-etiketter (Object, Background and Boundary) som genereras från segmenteringsetiketter, för att uppskatta en lämplig perceptuell förlust för gränser, samtidigt som texturlikhet för bakgrunder beaktas. Vi visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt resulterar i mer realistiska texturer och skarpare kanter, och överträffar andra toppmoderna algoritmer både vad gäller kvalitativa resultat på standardriktmärken och resultat från omfattande användarstudier.
Rad och Al. I REF föreslås en riktad perceptuell förlust på grundval av etiketterna objekt, bakgrund och gräns.
SROBB: Targeted Perceptual Loss for Single Image Super-Resolution
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}