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题名基于渐进式GAN逆映射的人脸超分辨率重建
被引量：1
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作者
孙红
赵迎志
罗琦
袁巫凯
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2024年第9期1572-1580,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61472256,61170277,61703277)。
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文摘
为了缓解生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)自身存在的训练不稳定问题,增强图像超分辨率重建的效果,提出一种基于GAN逆映射的图像超分辨率重建算法。通过渐进式网络增加模型的稳定性,通过逆映射金字塔充分学习低分辨人脸图像的语义特征,实现准确的隐空间转换,通过半空间特征调制进行图像增强。对所提算法进行实验验证,该算法在Celeb A数据集上重建8倍后的图像峰值信噪比为27.18 dB,相比超分辨率生成对抗网络(super-resolution generative adversarial network,SRGAN),提高了2.44 dB,模型的收敛速度也更快。实验结果表明,通过GAN逆映射和渐进的方式进行图像超分辨率重建具有较好的效果和更高的稳定性。
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关键词
半空间特征调制
逆映射金字塔
渐进式网络
超分辨率重建
生成对抗网络
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Keywords
Half spatial feature transform
inversion pyramid
progressive network
super-resolution reconstruction
generative adversarial network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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