Deep Convolution Neural Networks (CNN) har på senare tid uppnått betydande prestanda på överupplösning av en enda bild. Befintliga CNN-baserade metoder använder dock artificiellt syntetiska lågupplösande (LR) och högupplösta (HR) bildpar för att träna nätverk, som inte kan hantera verkliga fall eftersom nedbrytningen från HR till LR är mycket mer komplex än manuellt utformad. För att lösa detta problem, föreslår vi en verklig LR-bilder guidade bi-cykel nätverk för enkelbild super-upplösning, där dubbelriktad strukturell konsistens utnyttjas för att utbilda både nedbrytning och SR återuppbyggnadsnätverk på ett oövervakat sätt. Särskilt föreslår vi ett nedbrytningsnätverk för att modellera den verkliga nedbrytningsprocessen från HR till LR via generativa kontradiktoriska nätverk, och dessa genererade realistiska LR-bilder parade med verkliga HR-bilder utnyttjas för att utbilda SR-rekonstruktionsnätverket, vilket utgör den första cykeln. Sedan i den andra omvänt cykel, konsekvent av verkliga LR-bilder utnyttjas för att ytterligare stabilisera utbildningen av SR återuppbyggnad och nedbrytning nätverk. Omfattande experiment på både syntetiska och verkliga bilder visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot state-of-the-art single image SR metoder.
Zhao m.fl. I REF föreslogs ett nedbrytningsnät för att generera en "realistisk" LR-bild och använda den för att träna nedbrytnings- och SR-konstruktionsnätet.
Unsupervised Degradation Learning for Single Image Super-Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}