基于 VDSR-ResNeXt 与 SRCGAN 的图像超分辨率
计算机视觉与模式识别
2018-10-16 v1 机器学习
机器学习
摘要
在过去十年中，许多超分辨率技术借助深度学习得以发展。其中，生成对抗网络（GAN）与极深卷积网络（VDSR）在 HR 图像质量与计算速度方面展现出可喜结果。本文提出基于这两种算法的两种方法：VDSR-ResNeXt，一种受 VDSR 与 ResNeXt 启发的深度多分支卷积网络；以及 SRCGAN，一种将类别标签显式作为输入传递给 GAN 的条件 GAN。这两种方法在常用 SR 基准数据集上进行了实现，以进行定量与定性评估。
引用
@article{arxiv.1810.05731,
title = {Image Super-Resolution Using VDSR-ResNeXt and SRCGAN},
author = {Saifuddin Hitawala and Yao Li and Xian Wang and Dongyang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.05731},
year = {2018}
}