基于深度学习的超对比度图像技术一览

异之处也就是说的彼此在在依赖和主导作用，一种“变形-激发（SAE，squeeze-and-excitation）”模块化确实对连接线彼此在在诱发机器学习，来提较高于声称意志力，如上三幅（c）示意三幅。其里面用在技术性平均池化将每个转换成成连接线加速到连接线描绘出弟（即一个常将近）里面，然后将这些描绘出弟馈送到两个全通到层消除连接线微观遗传物质。基于连接线乘规，用微观遗传物质重新放大转换成成连接线赢取其后反向。

• 微小通到

微小通到在视觉护航里面变得更加流行。在微小块的每个层，所有前层的相异之处三幅用作转换成成，并且其自身相异之处三幅用作所有紧接著层的转换成成，在一个有l层微小块里面远方来l·（l - 1）/ 2个通到。微小通到，不大其余部分有助于加重发散变为难以实现、提升雷形的的传播并促进相异之处重用，而且在通到再次选用小增高约率（即微小块的连接线将近）和连接线削减来大幅提高数值量。

为了辅以高于级和较高于级相异之处以给予愈来愈多样的文档来改建较高于质量的内容，微小通到被引入SR领外延，如上三幅（d）示意三幅。

• 多切线进修

多切线进修指机器学习存在多个切线传递相异之处，这些切线督导相异的操控以给予愈来愈佳的机器学习新功能。确切而言，它可以总称三种类别：在技术性规、发散规和特定微观规。

在技术性多切线进修是常以多个切线提取三幅片相异方面的相异之处。这些切线可以在的传播里面彼此在在交叉，从而大大提升了相异之处提取的意志力。

本地多切线进修用新块进行时多微观相异之处提取，如上三幅（e）示意三幅。该块选用相异操作系统分裂尺寸的正弦同时提取相异之处，然后将反向通到上去并其后进行时完全相同的操控。注册表将通过亦同元素去除来通到该块的反向和转换成成。通过这种发散多切线进修，SR机器学习可以愈来愈佳地从多个微观提取三幅片相异之处，促使提较高于性能指标。

特定微观多切线进修协作机器学习的主要其余部分（即相异之处提取的尾故又称其余部分），并分别在互联的结尾和简短附加特定微观的先为处理切线和上谐雷切线，如上三幅（f）示意三幅。在专业训练以后，大其余部分竣工和愈来愈新与所选微观相异的切线。这样大多将近数值在相异微观上协作。

• 较高于级正弦

正弦乘法是广度神经互联的系统化，革新正弦乘法可赢得愈来愈佳的性能指标或愈来愈太快的速度。这里得出结论两个方式将：扩张正弦（Dilated Convolution）和为将近众多正弦（Group Convolution）。众所周知，上下文文档有助于在三幅片激灵敏度转换成成逼真的内容。扩张正弦能将体会野增加两倍，其后发挥作用愈来愈佳的性能指标。为将近众多正弦以很少的性能指标受损失可减少大量的数值和操控，如上三幅（g）示意三幅。

• 三幅片递回进修

大多将近SR机器学习指出这是一个与三幅片都是的护航，因此无规正确地确切转换成成三幅片之在在的彼此在在诱发。在人注意力转移机制推动下，一种阿达马互联可分列推测积极参与的补丁并进行时发散提升。以这种方式将，机器学习必须根据每个三幅片自身属性RC地个性化最佳抓取切线，从而充分运用三幅片在技术性的内诱发（intra-dependence）。不过，只能高约的传播切线的递回过程，特别对激灵敏度的HR三幅片，大大增加了计算成本和专业训练平衡性。

• 穹顶池化

穹顶池化模块化愈来愈佳地运用在技术性和发散的上下文文档，如上三幅（h）示意三幅。确切地，对于外观上为h×w×c的相异之处三幅，每个相异之处三幅被区总称M×M个区在在，并经历在技术性平均池化消除M×M×c个反向。然后，督导1×1正弦反向加速到一个单信道。再次，通过双线性插数值将高于维相异之处三幅上谐雷到与重构相异之处三幅完全相同的尺寸。常用相异的M，该模块化可以有效地整合在技术性和发散的上下文文档。

• DFT傅立叶

众所周知，DFT傅立叶（WT）是一种较高于效的三幅片声称，将三幅片雷形水解为声称三幅形内容的较高于频DFT和包含在技术性拓扑文档的高于频DFT。将WT与基于广度进修的SR机器学习辅以，这样插数值LRDFT的弟远方作为转换成成，并数据分析除此以外HR弟远方的残劣。WT和成之WT分别运用于水解LR转换成成和改建HR反向。

另外进修策略难以实现，涉及受损失函将近的所设计（除此以外三幅片受损失，章节受损失，三幅形受损失，抵抗受损失和短周期连续受损失）、批处理归一化（BN）、授课进修（Curriculum Learning）和多雷形委派（Multi-supervision）等等。

再说无委派SR。

现有的激灵敏度指导主要以外在委派进修上，然而不不足以搜集相异灵敏度的完全相同一幕的三幅片，因此通常通过对HR三幅片原先南义变异来赢得SR信息以外的LR三幅片。为了防止原先南义变异远方来的不利受到影响，无委派的激灵敏度被选为选项。在这种情况下，只给予非配对三幅片（HR或LR）运用于专业训练，也就是说上赢取的机器学习愈来愈确实应对也就是说一幕里面的SR难以实现。

• 零击（zero shot）激灵敏度

单个三幅片之下的统计信息不足以给予激灵敏度所需的文档，所以零击激灵敏度（ZSSR）在的测试时专业训练小三幅片特定的SR互联进行时无委派SR，而不是在大信息集上专业训练国际标准化组织机器学习。确切来说，核分裂少于方式将同样从单个的测试三幅片少于变异操作系统分裂，并在的测试三幅片上督导相异微观遗传物质的变异来协作小信息集。然后在该信息集上专业训练激灵敏度的小CNN机器学习运用于其后数据分析。

ZSSR运用三幅片之下特定文档的跨微观复现这一特点，对非即使如此必要条件下（非bi-cubic变异核分裂赢得的三幅片，受模棱两可、噪声和加速畸变等受到影响）愈来愈接近想象世界一幕的三幅片，比直到现在的方式将性能指标提较高于一大截，同时在即使如此必要条件下（bi-cubic插数值协作的三幅片），和直到现在方式将结果劣不多。尽管这样，由于只能在的测试以后为每个三幅片专业训练单个互联，使得其的测试时在在远比其他SR机器学习高约。

• 较强委派SR

为了在激灵敏度里面不引入先为变异，较强委派进修的SR机器学习，即常用不单独的LR-HR三幅片，是一种解决方案。一些方式将进修HR-LR变异机器学习并运用于协作专业训练SR机器学习的信息集，而另外一些方式将所设计短周期循环（cycle-in-cycle）互联同时进修LR-HR和HR-LR拓扑。

由于先为变异是次优的，从未配对的LR-HR信息以外进修变异是合理的。一种方式将称作“每一步规”：

1）专业训练HR-LR 的GAN机器学习，用不单独的LR-HR三幅片进修变异；

2）基于第一个GAN机器学习，常用单独的LR-HR三幅片专业训练LR- HR 的GAN机器学习督导SR。

对于HR到LR 的GAN机器学习，HR三幅片被馈送到转换成成器消除LR反向，不大其余部分只能比如说HR三幅片加大（平均池化）赢得的LR三幅片，而且还要比如说主观LR三幅片的属。专业训练再次，转换成成器作为变异机器学习转换成成LR-HR三幅片对。

对于LR到HR 的GAN机器学习，转换成成器（即SR机器学习）将转换成成的LR三幅片作为转换成成并数据分析HR反向，不大其余部分只能比如说除此以外的HR三幅片而且还比如说HR三幅片的属 。

在“每一步规”里面，无委派机器学习有效地提较高于了激灵敏度主观世界LR三幅片的质量，比直到现在方式将性能指标赢得了很大革新。

无委派SR的另一种方式将是将LR空在在和HR空在在视为两个外延，并常用短周期循环结构进修彼此之在在的拓扑。这种情况下，专业训练借此除此以外移动设备拓扑结果去比如说必须的外延属，并通过不停（round trip）拓扑使三幅片回复。

• 广度三幅片真数值专业知识

CNN结构在成之难以实现以后释放出来大量的高于级三幅片统计量，所以在督导SR以后可常用随机初始化的CNN作为手工艺真数值专业知识。确切地说是，定南义转换成成器互联，将随机formula_z作为转换成成并尝试转换成成必须HR三幅片I。专业训练必须是互联找出一个Iˆ y，其下谐雷Iˆy与LR三幅片Ix完全相同。因为互联随机初始化，从未在信息集上进行时过专业训练，所以唯一的真数值专业知识是CNN结构本身。虽然这种方式将的性能指标几乎比委派方式将劣很多，但远远激过传统的bicubic上谐雷。此外，表现出的CNN架构本身合理性，促使将广度进修方式将与CNN结构或自一致性等真数值专业知识辅以来提较高于激灵敏度。

特定SR。

特定SR领外延主要除此以外广度三幅、人脸三幅片、较高于类星体三幅片和音频等章节的SR运运用于。

脸部三幅片激灵敏度，即脸部恍惚（FH， face hallucination），通常可以为了让其他与脸部之外的护航。与国际标准化组织三幅片相较，脸部三幅片较强愈来愈多与脸部之外的标准化文档，因此将脸部真数值专业知识（例如，关键点，结构解三幅和个人身份）转化到FH里面是并不流行且有借此的方式将。运用脸部真数值专业知识的最同样的方式将是规范所转换成成的HR三幅片较强与系统化似乎（GT）的HR三幅片完全相同的脸部之外文档。

与全色三幅片（PAN，panchromatic images），即较强3个辐射源的RGB三幅片相较，有将近百个辐射源的较高于类星体三幅片（HSI，hyperspectral images）给予了多样的类星体相异之处并有助于各种视觉护航。然而，由于硬件受限制，搜集较高于质量的HSI比搜集PAN愈来愈困难，搜集的HSI灵敏度要高于得多。因此，激灵敏度被引入该领外延，分析工作人员倾向于将HR PAN和LR HSI转化上去数据分析HR HSI。

就音频激灵敏度而言，多个帧给予愈来愈多的一幕文档，不大其余部分有帧内空在在诱发而且有帧在在时在在诱发（例如，爱国运动、扫描率和颜色巨大变化）。大多将近方式将主要以外在愈来愈佳地运用异度诱发，除此以外显式爱国运动补偿金（例如，光流算规、基于进修的方式将）和递回方式将等。

参考文献

1.Z Wang, J Chen, S Hoi,“Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey”, Arxiv 1902.06068,2019

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3.Z Li et al.,“Feedback Network for Image Super-Resolution”, CVPR 2019

4.C Chen et al.,“Camera Lens Super-Resolution”, CVPR 2019

5.K Zhang et al.,“Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kernels”, CVPR 2019

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