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目前使用Deeplearning比較多,例如SRCNN就是第一個採用深度學習來做的方法。本文提出的方法主要是基於SRCNN,但他們發現SRCNN侷限有三個,然後會說明本文如何解決.
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks
Super-Resolution
先簡介一下Super-Resolution:超解析度 給定一個小的圖片,想要得到一張大並且清楚的圖片, 也可以稱為Sigle image Super-Resolution problem(SISR), 這個技術可以用在許多地方,例如手機拍照、監視器影像或是醫學影像之類的。 雖然SISR是一個蠻老的問題,但是現在仍然是熱門研究主題。
主要有幾個挑戰: 第一,因為圖片本來是低頻的,所以需要利用上下文相關資訊來估計高頻資訊,也就是圖片細節。 而且是一個ill-posed inverse的問題,沒有辦法找到唯一解。
介紹一下一些常見的方法, 除了早期的插值法,也會用自身相似度、統計的方式來做。 目前使用Deep learning比較多,例如SRCNN就是第一個採用深度學習來做的方法。
本文提出的方法主要是基於SRCNN, 但他們發現SRCNN侷限有三個,然後會說明本文如何解決
首先,SRCNN只有3層,receptive field不夠大, 然後使用context資訊來恢復細節時會切成小區塊,這樣很難獲得足夠的資訊去恢復,
本文將深度提高到20層,並且receptive field 提高到41x41,可以獲得很大的context。 為了保留更多資訊,也沒有使用pooling層,所以 input 跟 output size 一樣。
再來就是Training,SRCNN是直接在HR圖片建model, 主要分為兩個目的,第一是把input 帶到最後一層並重建residuals, 會花費大量時間在訓練auto-enco...
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