Bildsuperupplösning (SR) är ett underbestämt omvänt problem, där ett stort antal rimliga högupplösta bilder kan förklara samma nedsumpade bild. De flesta aktuella enstaka bilder SR metoder använder empirisk riskminimering, ofta med en pixel-wise medelvärde kvadrat fel (MSE) förlust. Utgångarna från sådana metoder tenderar dock att vara suddiga, överslipade och verkar i allmänhet osannolika. En mer önskvärd metod skulle använda Maximum a Posteriori (MAP) slutsatser, föredrar lösningar som alltid har en hög sannolikhet under bilden tidigare, och därmed verkar mer rimlig. Direkt MAP uppskattning för SR är nontrivial, eftersom det kräver att vi bygger en modell för bilden innan från prover. Här introducerar vi nya metoder för avskrivningar MAP-slut varigenom vi beräknar MAP-beräkningen direkt med hjälp av ett konvolutionellt neuralt nätverk. Vi introducerar först en ny neural nätverk arkitektur som utför en projektion till affin subrymd av giltiga SR-lösningar som säkerställer att den höga upplösningen av nätverket alltid överensstämmer med låg upplösning ingång. Med hjälp av denna arkitektur minskar det amorterade MAP-inferensproblemet till att minimera korsentropi mellan två distributioner, liknande träningsgenerativa modeller. Vi föreslår tre metoder för att lösa detta optimeringsproblem: (1) Generativa Adversarial Networks (GAN) (2) denoiser-styrda SR som bakåtpropagerar gradient-uppskattningar från denoisering att träna nätverket, och (3) en baslinjemetod med hjälp av en maximal-likelihoodtränad bild tidigare. Våra experiment visar att den GAN-baserade metoden fungerar bäst på verkliga bilddata. Slutligen etablerar vi ett samband mellan GAN och amortiserad variationsinferens som t. ex. variabla autokodrar.
I REF, författare använder DAE i samband med bild super-upplösning för att lära sig lutningen av densiteten hos högupplösta bilder och tillämpa den för att förfina utgången av en upp sampled låg upplösning bild.
Amortised MAP Inference for Image Super-resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}