Abstract-Face hallucination är ett domänspecifikt super-upplösningsproblem som syftar till att generera en högupplöst (HR) ansiktsbild från en låg-upplösning (LR) ingång. I motsats till de befintliga patch-wise super-upplösning modeller som delar en ansiktsbild i vanliga fläckar och självständigt tillämpa LR till HR kartläggning på varje patch, implementerar vi djup förstärkning lärande och utveckla en ny uppmärksamhet-medveten ansikts hallucination (Attention-FH) ram, som regelbundet lär sig att delta i en sekvens av patchar och utför ansiktsdel förbättring genom att fullt utnyttja det globala ömsesidiga beroendet av bilden. Vårt föreslagna ramverk innehåller två komponenter: ett återkommande policynätverk för att dynamiskt specificera en ny deltagande region vid varje tillfälle, baserat på statusen för den superupplösta bilden och den tidigare deltagande regionsekvensen, och ett lokalt förbättringsnätverk för utvalda patchhallucinationer och global uppdatering av tillstånd. Uppmärksamhets-FH-modellen lär sig gemensamt det återkommande policynätverket och det lokala förbättringsnätverket genom att maximera en långsiktig belöning som speglar hallucinationsresultatet med avseende på hela HR-bilden. Omfattande experiment visar att vår Uppmärksamhet-FH avsevärt överträffar de senaste metoderna på in-the-vilda ansiktsbilder med stora pose- och ljusvariationer.
REF genomförde djupt förstärkande inlärning och utvecklade en ny uppmärksamhetsmedveten ram för ansiktshallucinationer för att generera en högupplöst figur 2: Den övergripande rörledningen för den föreslagna TSP-PRL-ramen.
Face Hallucination by Attentive Sequence Optimization with Reinforcement Learning
{'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']}