簡化退化模型的真實圖像超分辨率網(wǎng)絡
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>6943 K
標簽： 超分辨率 預處理模塊 多任務學習
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文檔介紹：圖像超分辨率任務常用雙三次下采樣以構造數(shù)據(jù)集訓練網(wǎng)絡，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導致網(wǎng)絡泛化能力低，無法用于真實世界低分辨率圖像。為解決上述問題本文提出預處理模塊，通過預處理模塊與雙三次下采樣數(shù)據(jù)集得到的網(wǎng)絡相結合，在減少資源消耗的同時提高其泛化能力。此外，還針對不同的精度需求設計了特征學習訓練策略和多任務聯(lián)調策略。通過根據(jù)不同需求采用相應的訓練策略，在滿足精度需求的同時具有消耗計算資源少、訓練速度快以及適用范圍廣的特點。實驗證明，增加預處理模塊的網(wǎng)絡以較少的模型參數(shù)增加量換取了重建效果和感知質量方面的較大提升，并且通過不同策略實現(xiàn)了進一步的精度提高。
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