Deep Learning har lett till ett dramatiskt språng i Super-Resolution (SR) prestanda under de senaste åren. Under övervakning begränsas dock dessa SR-metoder till specifika träningsdata, där förvärv av bilder med låg upplösning (LR) från deras motsvarigheter med hög upplösning (HR) är förutbestämt (t.ex. bikubisk nedskalning), utan några störande artefakter (t.ex. sensorbuller, bildkompression, icke-ideala polyesterstapelfibrer osv.). Riktiga LR-bilder lyder dock sällan dessa restriktioner, vilket resulterar i dåliga SR-resultat av SotA (State of the Art) metoder. I denna uppsats introducerar vi "Zero-Shot" SR, som utnyttjar kraften i Deep Learning, men inte förlitar sig på tidigare utbildning. Vi utnyttjar den interna upprepningen av information inuti en enda bild, och träna en liten bild-specifik CNN vid testtid, på exempel som endast extraheras från den ingående bilden själv. Som sådan kan den anpassa sig till olika inställningar per bild. Detta gör det möjligt att utföra SR av riktiga gamla bilder, bullriga bilder, biologiska data och andra bilder där förvärvsprocessen är okänd eller icke-ideal. På sådana bilder överträffar vår metod SotA CNN-baserade SR-metoder, liksom tidigare oövervakade SR-metoder. Såvitt vi vet är detta den första oövervakade CNN-baserade SR-metoden.
I REF introducerar författarna en metod som kallas Zero-Shot SR, som inte är beroende av tidigare utbildning.
Zero-Shot Super-Resolution Using Deep Internal Learning