Single Image Super Resolution (SISR) är ett väl underbyggt problem med bred kommersiell relevans. Merparten av SISR-litteraturen fokuserar dock på små bilder under 500px, medan företagens behov kan ge mandat till generering av mycket högupplösta bilder. På Expedia Group fick vi i uppdrag att skapa bilder på minst 2000px för visning på webbplatsen -fyra gånger större än de storlekar som vanligtvis rapporteras i litteraturen. Detta krav innebär en utmaning som toppmoderna modeller, validerade på små bilder, inte har bevisats hantera. I detta dokument undersöker vi lösningar på problemet med att generera högkvalitativa bilder för storskalig 1 superupplösning i en kommersiell miljö. Vi finner att utbildning av ett generativt kontraarialt nätverk (GAN) med uppmärksamhet från grunden med hjälp av en storskalig logi bilddata som genererar bilder med höga PSNR och SSIM poäng. Vi beskriver en ny uppmärksamhetsbaserad SISR-modell för storskaliga bilder, A-SRGAN, som använder ett flexibelt självuppmärksamhetslager för att möjliggöra bearbetning av storskaliga bilder. Vi beskriver också en distribuerad algoritm som snabbar upp träningen med runt en faktor på fem.
Patak m.fl. REF introducerar ett flexibelt lager för självuppmärksamhet för att bearbeta storskalig bildupplösning.
Efficient Super Resolution for Large-Scale Images Using Attentional GAN
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}