我们能否用神经正则化解决深度超分辨率问题？
计算机视觉与模式识别
2021-12-22 v1 机器学习
摘要
使用消费级传感器捕获的深度图常常需要超分辨率处理才能应用于实际场景。本工作研究了一种基于变分问题表述与 Tikhonov 正则化的超分辨率方法，其中正则化项由深度神经网络参数化。该方法此前已成功应用于光声断层成像。我们通过实验表明，将其应用于深度图超分辨率较为困难，并就其原因在于何处给出了一些分析建议。
引用
@article{arxiv.2112.11085,
title = {Can We Use Neural Regularization to Solve Depth Super-Resolution?},
author = {Milena Gazdieva and Oleg Voynov and Alexey Artemov and Youyi Zheng and Luiz Velho and Evgeny Burnaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.11085},
year = {2021}
}
备注
9 pages