| 簡化退化模型的真實圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：6943 K | |
| 標(biāo)簽： 超分辨率 預(yù)處理模塊 多任務(wù)學(xué)習(xí) | |
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| 文檔介紹：圖像超分辨率任務(wù)常用雙三次下采樣以構(gòu)造數(shù)據(jù)集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)泛化能力低，無法用于真實世界低分辨率圖像。為解決上述問題本文提出預(yù)處理模塊，通過預(yù)處理模塊與雙三次下采樣數(shù)據(jù)集得到的網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，在減少資源消耗的同時提高其泛化能力。此外，還針對不同的精度需求設(shè)計了特征學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略和多任務(wù)聯(lián)調(diào)策略。通過根據(jù)不同需求采用相應(yīng)的訓(xùn)練策略，在滿足精度需求的同時具有消耗計算資源少、訓(xùn)練速度快以及適用范圍廣的特點。實驗證明，增加預(yù)處理模塊的網(wǎng)絡(luò)以較少的模型參數(shù)增加量換取了重建效果和感知質(zhì)量方面的較大提升，并且通過不同策略實現(xiàn)了進一步的精度提高。 | |
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