Nov, 2018

用于感知图像超分辨率的 Bi-GANs-ST

PDF
TL;DR本文介绍了一种通过深度学习框架 Bi-GANs-ST 结合两种生成对抗网络，分别注重客观性能和主观感知的权重感知 SRGAN 和记忆残留 SRGAN，再使用软阈值法合并两个模型的结果从而实现在感知指标和均方根误差之间平衡的超分辨率图像生成方法。实验结果表明，该方法在 PIRM 2018 挑战赛的感知超分辨率任务上表现良好，且在五个基准测试数据集上都具有高度竞争性的性能。
image super-resolutionobjective metricsperception measurementdeep sr frameworkperceptual image super-resolution
发现论文，激发创造
  • RankSRGAN：带排序器的图像超分辨率生成对抗网络

    提出了一种利用排序器来优化 SRGANs 生成器的方法，以优化生成图像的感知指标，该方法可将不同的 SR 方法结合起来生成更好的结果。

    Aug, 2019

  • 基于渐进感知的单幅图像超分辨率网络

    本文提出了一种分阶段新颖的感知图像超分辨率方法，第一阶段集中于最小化点之间误差，第二阶段利用前一阶段提取的特征来追求更好的结构保留，并采用第二阶段提取的细节结构特征来产生更真实的结果，通过多尺度特征融合，提出的方法优于现有方法。

    Jul, 2019

  • 2018 年感知图像超分辨率 PIRM 挑战赛

    这篇论文报告了 2018 年 PIRM 挑战赛，其中 21 个参赛团队提出的算法都取得了较好的结果，同时对流行的图像质量测量方法进行了分析和结论，并总结了当前超分辨率的趋势。

    Sep, 2018

  • SRPGAN：单图像超分辨率视觉生成对抗网络

    本文介绍了一种使用 Charbonnier Loss 函数构建内容损失，并将其与提出的感知损失和对抗性损失相结合的超分辨率感知生成对抗网络 (SRPGAN) 框架，能够更好地重建具有高频细节和清晰边缘的高分辨率图像。与其他现有模型相比，该模型在大多数基准测试中都能取得更高的结构相似性指数 (SSIM) 分数。

    Dec, 2017

  • 使用生成对抗网络的照片级单图像超分辨率

    本文提出了 SRGAN 框架，通过引入对抗性损失和感知损失函数，成功应用 GAN 进行图像超分辨率，能够生成 4 倍放大因子下的自然真实图像。大量实验和 MOS 测试证明 SRGAN 在视觉效果上具有显著的优势。

    Sep, 2016

  • 利用增强感知超分辨率网络分析感知 - 失真权衡

    本研究中，我们尝试使用生成对抗网络框架将 SR 网络 EDSR 作为生成器模块，通过结合均方误差损失、感知损失和对抗性损失训练我们的网络，以在失真和感知质量之间获得最佳权衡，从而实现更好的感官质量。

    Nov, 2018

  • 基于散度度量加强的全卷积生成对抗网络在图像超分辨率中的应用

    通过引入 SuRGe，一种基于全卷积生成对抗网络（GAN）的超分辨率生成器，我们展示了通过一组可学习的凸权重优化 GAN 生成器的逐渐增加深度的不同卷积特征，从而提高生成的超分辨率样本的质量。同时，通过使用 Jensen-Shannon 和 Gromov-Wasserstein 损失计算 SR-HR 和 LR-SR 分布之间的距离，进一步帮助 SuRGe 生成器更好地利用可用信息以改进超分辨率。此外，我们使用带有梯度惩罚的 Wasserstein 损失训练 SuRGe 的判别器，主要用于防止模态崩溃。与 18 个最先进的竞争模型在 10 个基准数据集上相比，所提出的 SuRGe 以其卓越性能得到证实。

    Apr, 2024

  • 小型感知超分辨率之旅

    本文提出了一种神经架构搜索方法，将神经架构搜索和生成对抗网络与最近的感知超分辨率相结合，将小型感知超分辨率模型的效率推向极致，适用于末端设备。该方法搜索生成器和鉴别器的结构，优于现有方法，可以让感知 SR 模型比 SRGAN 快 26.4 倍，同时保持较高的质量。

    Jul, 2020

  • 多尺度递归与感知失真可控的图像超分辨率

    通过修改 MGCP 结构为一个生成系统，加入具有控制输出细节的输入参数，提出了一个具有新颖特性的鉴别器 —— 多尺度、递归和包含一个新层以捕获自然影像的显著特征统计，并采用一种训练策略以避免重建和感知损失之间的冲突，成功在 PIRM 超分辨率挑战中取得 2nd、5th、7th 的好成绩，这在用了 281k 个参数和平均 0.2s 的处理时间之内完成功能。

    Sep, 2018

  • 感知导向的立体图像超分辨率

    该研究通过开发 StereoSRQA 模型，提出了第一种感知定向的立体图像超分辨率方法，并采用 StereoSRQA 数据库为 StereoSR 模型提供准确的指导，从而提高了立体图像的感知质量和位移估计的可靠性。

    Jul, 2022