DCIL：用于图像复原与图像重定向的深度上下文内部学习
图像与视频处理
2019-12-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近来，开发独立于训练样本的方法(如深度图像先验、零样本学习和内部学习)引起了广泛兴趣。上述方法基于从单幅图像中最大化学习图像特征的共同目标，尽管存在固有的技术多样性。在这项工作中，我们弥合了上述各种无监督方法之间的差距，并提出了一个用于图像复原和图像重定向的通用框架。我们利用上下文特征学习和内部学习来改进源图像与目标图像之间的结构相似性。我们在以下设置中执行图像缩放应用：使用超分辨率的经典图像缩放、低分辨率图像含噪声的挑战性图像缩放，以及使用图像重定向的内容感知图像缩放。我们还提供了与相关最先进方法的比较。
引用
@article{arxiv.1912.04229,
title = {DCIL: Deep Contextual Internal Learning for Image Restoration and Image Retargeting},
author = {Indra Deep Mastan and Shanmuganathan Raman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.04229},
year = {2019}
}