Trots genombrotten i noggrannhet och hastighet av enkelbild super-upplösning med hjälp av snabbare och djupare konvolutionella neurala nätverk, återstår ett centralt problem i stort sett olöst: hur kan vi återställa de finare textur detaljer när vi super-löser på stora uppskalningsfaktorer? Uppförandet av optimeringsbaserade superupplösningsmetoder drivs främst av valet av den objektiva funktionen. Den senaste tidens arbete har till stor del fokuserat på att minimera det genomsnittliga kvadratrekonstruktionsfelet. De resulterande uppskattningarna har hög signal-till-brusförhållande, men de saknar ofta högfrekvensdetaljer och är perceptuellt otillfredsställande i den meningen att de inte matchar den trohet som förväntas vid den högre upplösningen. I denna artikel presenterar vi SRGAN, ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) för bildsuperupplösning (SR). Till vår kunskap är det den första ramen som kan sluta sig till fotorealistiska naturliga bilder för 4× upscaling faktorer. För att uppnå detta föreslår vi en perceptuell förlustfunktion som består av en kontradiktorisk förlust och en innehållsförlust. Den kontradiktoriska förlusten driver vår lösning till det naturliga bildgrenröret med hjälp av ett discriminatornätverk som är tränat för att skilja mellan de superupplösta bilderna och de ursprungliga fotorealistiska bilderna. Dessutom använder vi en innehållsförlust som motiveras av perceptuell likhet istället för likhet i pixelutrymme. Vårt djupa resterande nätverk kan återställa fotorealistiska texturer från kraftigt nedplockade bilder på offentliga riktmärken. En omfattande medel-opinion-score (MOS) test visar enormt betydande vinster i perceptuell kvalitet med hjälp av SRGAN. MOS poäng som erhållits med SRGAN är närmare de ursprungliga högupplösta bilder än de som erhållits med någon toppmodern metod.
Ledig m.fl. REF presenterar SRGAN, ett Generative Adversarial Network för bildsuperupplösning.
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}