....................................... Vi visar fördelarna med att använda en statistisk förlust för att utbilda ett CNN i: (vänster) enbilds superupplösning, och (höger) yta normal uppskattning. Vår strategi är enkel att träna och generera nätverk som genererar bilder (eller ytor) som uppvisar naturlig intern statistik. Abstrakt. Att upprätthålla statistik över den naturliga bilden är en avgörande faktor för att återställa och skapa realistiska bilder. När du tränar CNNs, fotorealism vanligtvis försöks av kontradiktorisk utbildning (GAN), som driver utdata bilder att ligga på mångfald av naturliga bilder. GAN är mycket kraftfulla, men inte perfekta. De är svåra att träna och resultaten lider fortfarande ofta av artefakter. I detta dokument föreslår vi ett kompletterande tillvägagångssätt, som skulle kunna tillämpas med eller utan GAN, vars mål är att utbilda ett CNN för vidarematning för att upprätthålla naturlig intern statistik. Vi tittar uttryckligen på fördelningen av funktioner i en bild och utbildar nätverket för att generera bilder med naturliga funktioner distributioner. Vårt tillvägagångssätt minskar antalet bilder som krävs för utbildning och uppnår toppmoderna resultat på både enbilds superupplösning och högupplöst yta normaluppskattning. ange författare som bidragit lika
Sammanhangsförlust REF är utvecklad för att generera bilder med naturlig bildstatistik genom att använda ett mål som fokuserar på funktionen distribution snarare än att bara jämföra utseendet.
Maintaining Natural Image Statistics with the Contextual Loss
{'venue': 'ACCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}