自调优深度超分辨率
机器学习
2015-04-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
深度学习已成功应用于图像超分辨率（SR）。本文中，我们提出一种深度联合超分辨率（DJSR）模型，以利用外部与自身相似性进行超分辨率。首先在一个堆叠去噪卷积自编码器（SDCAE）上通过适当的数据增强对外部样本进行预训练。随后使用来自每个输入的多尺度自身样本对其进行微调，其中显式考虑了自身样本的可靠性。我们还通过子模型训练与选择来增强模型性能。DJSR模型被广泛评估并与最先进方法比较，在大量图像上显示出在定量与感知方面均显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.1504.05632,
title = {Self-Tuned Deep Super Resolution},
author = {Zhangyang Wang and Yingzhen Yang and Zhaowen Wang and Shiyu Chang and Wei Han and Jianchao Yang and Thomas S. Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.05632},
year = {2015}
}