过去的有监督下SR方法局限于特定的训练数据,其中从高分辨率(HR)对应的低分辨率(LR)图像的获取是预先确定的(例如,双三次降尺度),导致在真实的LR图像泛化性很差。本文提出了提出第一个无监督的基于cnn的SR方法:Zero-Shot SR,利用单个图像内部信息的内部递归,并在测试时训练一个小的特定于图像的CNN,仅从输入图像本...
SR）和跨源可靠性（Cross-source Reliability, CR）的概念，以利用来自不同源的伪标签进行学习。提出...
The goal of zero-shot image super-resolution (SR) is to generate high-resolution (HR) images from never-before-seen image distributions. This is challenging, especially, because it is difficult to model the statistics of an image that the network has never seen before. Despite deep ...
cv2.imwrite(output_paths + '/Aug/' + str(SR_FACTOR) + '_' + str(i) + 'lr.png', cv2.cvtColor(lr, cv2.COLOR_RGB2BGR), params=[CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION]) cv2.imwrite(output_paths + '/Aug/' + str(SR_FACTOR) + '_' + str(i) + 'hr.png', cv2.cvtColor(hr, cv2.COLOR_R...
本文就是针对这个情况,提出利用图像内部信息的循环性,构建了第一个无监督学习的SR网络。在测试时利用输入的test image,训练一个小的image-specific网络。 传统的无监督图像增强方法主要依赖的是图像内部图像块之间的欧拉相似度,使用k-近邻搜索。如果某一个特征在图像中没有出现过,效果就不会很好;而且这些相似结构如果...
导航指标:使用标准导航指标来衡量性能,包括成功率(SR)、成功率加权逆路径长度(SPL)和距离成功率阈值(DTS)。 实体定义:定义了四个动作:向前移动、左转、右转和停止。向前移动动作使智能体前进20厘米,左转和右转动作分别转动15度。 零样本方法:实现了七个基线模型,使用三种不同的方法进行零样本对象导航。这些方法主要...
2.提出了一种“Zero-Shot” SR 《“Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning》论文阅读 学习方法需要依赖大量数据集不同,本文强调“Zero-Shot”,即 0 样本学习(其实是在测试阶段,从待超分的LR图像中提取出一些训练对,来进行训练)。ZSSR利用了图像的非局部...不会在...
本文是针对Zero-Shot(ZSSR)的缺点做出的一些改进。虽然ZSSR提出了利用内部信息,采用无监督的方式进行SR,但缺点在于其测试时间过长。本文提出的MZSR将元学习和ZSSR结合,同时利用内部和外部信息,可以在几个gradient update中就输出比较好的结果。 元学习一般分为两个部分:meta-training, meta-test,目的是训练一个模型使...
在基础模型的基础上,加入知识蒸馏模块和选择性再训练模块,分别用“KD”和“SR”表示。如表3所示,知识蒸馏和选择性再训练都可以提高前三个数据集的性能。加入“KD”的改进表明知识蒸馏可以将前一个任务的知识转移到当前任务中,在一定程度上缓解了灾难性遗忘的不利影响。此外,添加“SR”的改进表明选择性再训练可以...
SR 需要 developers 提供一系列模型能够在这个领域生成的样本回复。SR 的假设是一个对话模型能够发现不同领域的回复之间的类比。\phi_d = \{x^{(i)},a^{(i)},d\}_{seed},x 是 seed response,a 是它的注释 annotations。annotations是突出特征,这能够帮助系统找到不同领域之间的隐含关系。可能很困难去达到...