用于超分辨率的频域感知损失
图像与视频处理
2020-07-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们引入了频域感知损失（FDPL），这是一种用于单图像超分辨率（SR）的损失函数。与以往用于训练 SR 模型的损失函数均在像素（空间）域中计算不同，FDPL 在频域中计算。通过在频域中工作，我们可以鼓励给定模型学习一种优先考虑那些与人类感知最相关的频率的映射。虽然 FDPL 的目标不是最大化峰值信噪比（PSNR），但我们发现降低 FDPL 与提高 PSNR 之间存在相关性。在 Set5 图像数据集上测量，使用 FDPL 训练的模型实现了更高的平均 PSNR（30.94），而使用像素损失训练的相同模型为 30.59。我们还表明，我们的方法获得了更高的定性结果，这正是感知损失函数的目标。然而，目前尚不清楚感知质量的提高是由于略高的 PSNR 还是 FDPL 的感知特性。
引用
@article{arxiv.2007.12296,
title = {Frequency Domain-based Perceptual Loss for Super Resolution},
author = {Shane D. Sims},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.12296},
year = {2020}
}