Nyligen har många konvolutionella neurala nätverk för enkelbild super-upplösning (SISR) föreslagits, som fokuserar på att rekonstruera högupplösta bilder i termer av objektiva förvrängning åtgärder. De nätverk som utbildats med objektiva förlustfunktioner lyckas dock i allmänhet inte rekonstruera de realistiska fina texturer och detaljer som är nödvändiga för bättre perceptuell kvalitet. Att återställa de realistiska detaljerna är fortfarande ett utmanande problem, och endast ett fåtal verk har föreslagits som syftar till att öka den perceptuella kvaliteten genom att generera förbättrade texturer. Men de genererade falska detaljer ofta göra oönskade artefakter och den totala bilden ser något onaturlig. Därför presenterar vi i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för att rekonstruera realistiska superupplösta bilder med hög perceptuell kvalitet, samtidigt som resultatets naturliga karaktär bibehålls. Vi fokuserar särskilt på SISR-problemets domänegenskaper. Specifikt definierar vi naturligheten före i lågnivådomänen och begränsar utdatabilden i det naturliga grenröret, vilket så småningom genererar mer naturliga och realistiska bilder. Våra resultat visar bättre naturlighet jämfört med de senaste super-upplösning algoritmer inklusive perception-orienterade.
Genom att definiera naturligheten före i lågnivådomänen och begränsa utdatabilden i det naturliga grenröret genererar NatSR REF mer naturliga och realistiska bilder jämfört med toppmoderna.
Natural and Realistic Single Image Super-Resolution With Explicit Natural Manifold Discrimination
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}