Face Recognition Limitations of Existing Methods on VLR Face Image Relationship Learning based Face Super-Resolution Kernel-based Relationship Learning for Face Super-Resolution Discriminative Super-Resolution ExperimentsExperiments 1: Visual QualityExperiments 2: Face Recognition Experiments 1: Visual Quality Ex...
题目:综述Deep Learning-based Face Super-resolution: A Survey 摘要: 人脸超分辨率(face hallucination,)是一种特定于领域的图像超分辨率问题,旨在提高一个低分辨率(LR)或一系列人脸图像的分辨率以生成相应的高分辨率(HR)人脸图像 。近年来,人脸超分辨率得到了极大的关注,并见证了深度学习技术的惊人发展。迄今为止,关...
这篇文章FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial Priors是 CVPR 2018 的文章 一、动机 以往利用人脸先验的人脸SR方法都采用多阶段训练策略,而不是端到端训练策略,不方便且复杂。基于CNN,我们提出了FSRNet 二、论文的贡献 1)据我们所知,这是第一个利用面部几何先验进行的端到端训练的深度...
一. Network:SFMNet 1.网络采用U-Net结构,其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支,FRB是频域分支,分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构: FreBlock 4. FSIB结构: Fuse Block 二. 表达: 1. For PSNR-oriented model, both pixel-level and frequency-level ...
Face image super-resolution imaging is an important technology which can be utilized in crime scene investigations and public security. Modern CNN-based su
leongaicv2021-05-0874043CC-BY-SA-NC 4.0 描述 本数据集包含30000张320*320分辨率的人脸图片,按照9:1划分 为train和val,可以用于人脸超分辨等相关任务。 数据列表 数据名称上传日期大小下载 vgg16-397923af.zip2021-05-08489.83MB Face_SuperResolution_Dataset.zip2021-05-081.11GB ...
In the proposed method, sparse representation is used to reconstruct the super-resolution of face image. Moreover, the local texture of the reconstructed image is also used twice before and after reconstruction as constraints to obtain better details and make the reconstructed face image clearer. ...
[cvpr2022]GCFSR: a Generative and Controllable Face Super Resolution Method Without Facial and GAN Priors 0.文章贡献 1、提出了一个人脸超分框架GCFSR,不需要GAN先验知识,既能保证真实性又能生成丰富的细节,指标上可以超越了基于人脸和GAN先验的方法。
Wavelet-Based Texture Reformation Network for Image Super-Resolution (WTRN) Wavelet-Based Texture Reformation Network for Image Super-Resolution (WTRN)是发表在 TIP 2022上的一篇做Ref-SR的工作,作者的motivation在于认为高频的详细对纹理细节十分重要,故其创… 妖妖发表于Refer... 深入浅出MIMO和多天线系统(...
1 引言 Baker and Kanade在2000年提出了人脸超分(face super resolution, FSR)的概念。传统的FSR方法有:1 global face统计模型; 2 基于local patch的方法;3 前两者相融合的方法。关于传统的FSR方法综述可以查看原论文参考文献[1-6]。传统的方法很难满足实际需求。近年来,基于深度学习的FSR方法大大的提升了人脸超...