Meta-SR: 一种任意缩放因子的超分辨率技术

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2023-11-12 18:29:14

导语

随着深度卷积神经网络技术的推进，超分辨率的新近研究取得重大突破，但是关于任意缩放因子的研究一直未回到超分辨率社群的视野之中。

在本文中，旷视研究院提出一种全新方法，称之为Meta-SR，首次通过单一模型解决了超分辨率的任意缩放因子问题（包括非整数因子）。Meta-SR包含一种新的模块——Meta-UpscaleModule，以代替传统的放大模块（upscalemodule）。针对任意缩放因子，这一新模块可通过输入缩放因子动态地预测放大滤波器的权重，进而使用这些权重生成任意大小的HR图像。对于一张低分辨率图像，只需一个模型，Meta-SR就可对其进行任意倍数的放大。

方法

Meta-SR模型架构如图1所示，Meta-SR包含两个模块：特征学习模块和Meta-Upscale模块，后者的提出用于替代传统的放大模块。特征学习模块提取低分辨率图像的特征，Meta-Upscale按照任意缩放因子放大特征图。

Meta-Upscale模块包含三个重要的函数：LocationProjection、WeightPrediction、FeatureMapping。LocationProjection把像素投射到LR图像上，即找到与像素(i,j)对应的像素(i′,j′)。WeightPrediction模块为SR图像上每个像素预测对应滤波器的权重，最后，FeatureMapping函数利用预测得到的权重将LR图像的特征映射回SR图像空间以计算其像素值。

实验

本文进行了多组实验，结果表明Meta-SR的性能优于其他baselines。同时，Meta-SR还具有快速持续放大同一张图像的功能。

结论

Meta-SR是一种新的超分辨率技术，可以解决任意缩放因子的问题。Meta-SR具有快速持续放大同一张图像的功能，是一种非常实用的技术。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-19806.html

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