Abstrakt. Vi presenterar en ny ram för hallucinerande ansikten av okonstruerade poser och med mycket låg upplösning (ansiktsstorlek så liten som 5pxIOD 1 ). I motsats till befintliga studier som mestadels ignorerar eller antar pre-aligned ansikte rumslig konfiguration (t.ex. Ansiktsmarkeringar lokalisering eller tät korrespondens fält), optimerar vi omväxlande två kompletterande uppgifter, nämligen ansiktshallucination och tät korrespondens fält uppskattning, i en enhetlig ram. Dessutom föreslår vi en ny gated djup bi-nätverk som innehåller två funktionalitet-specialiserade grenar för att återställa olika nivåer av textur detaljer. Omfattande experiment visar att en sådan formulering tillåter exceptionell hallucinationskvalitet i vilda lågupplösta ansikten med betydande pose- och belysningsvariationer.
REF använder den täta korresponderingsfältet uppskattning för att hjälpa till att återställa textdetaljer.
Deep Cascaded Bi-Network for Face Hallucination
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}