SR总结文章阅读理解

2024-03-27 22:50
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本文主要是介绍SR总结文章阅读理解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

A Deep Journey into Super-resolution: A Survey

​ 本文总结了使用深度学习进行图像超分辨的30多种方法,对文章内容进行简单简介,具体内容参考原论文

1.网络结构分类

​ 文中作者将SISR分为9个类型,每个类型的代表模型如下图所示:
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​ 下图对每个模型进行了图形归纳,如查看详细信息,请查阅相关论文。

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2.计算量、参数与PSNR

​ 作者将一些算法的计算量和参数数量与PSNR的关系做了散点图,如下图所示,从计算量、参数量和PSNR来看,CARN、SRGAN、Selnet效果最好。

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​ 下图是各个算法的整体比较,包括模型深度,Filters大小等。

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3.客观评价和主观评价

​ 在常用数据集上对图像进行放大2、3、4倍,分别计算了PSNR和SSIM。

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​ 下图为部分图像的视觉效果,SRGAN虽然PSNR和SSIM值不是最高,但显示效果较好,可以看出,PSNR高并不表示视觉效果一定会好。

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4.未来研究方向

1)、结合先验知识,针对特定场景进行图像超分;

2)、目标函数和评价方法的改进;

3)、统一解决方案;

4)、非监督图像超分辨;

5)、更高放大倍数的图像超分;

6)、任意放大倍数的图像超分;

7)、真实场景和人为图像退化方向;

这篇关于SR总结文章阅读理解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/853658

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