标签:color 不同 使用 运动模糊 自己 作者 建模 结果 因此
https://blog.csdn.net/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/83044386
当图片有多级退化或未知退化(比如运动模糊)时,能够帮我们获取真实结果的并不是建模过程,而是图像退化的学习过程。此外,它还解决的重建图像时的“老大难”问题:难以获取配对图像。(什么是配对图像呢?找不到)
首先,用未配对的图像训练一个降低分辨率的GAN,所以它学习了如何减小高分辨率图像的规模。
在第一阶段,我们可以使用不同的未配对数据集,比如由Celeb-A、AFLW、LS3D-W和VGGFace2组成的高分辨率图像数据集,或者低分辨率图像数据集Widerface。
在第二阶段,用上一步的输出结果,用成对训练数据从低分辨率到高分辨率地训练GAN。
论文作者还提到,唯一的另外一种写到了真实低分辨率面部图像超分辨率结果的方法,也出自自己实验室,而且中了CVPR 18。这些结果只包含面部图像,因为它用到了面部标记,因此不能被应用到其他物体分类中。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/magic-o/p/11557979.html