超级分辨率CNN与常规CNN

Question

我正在深入寻找一个解决方案的背景减法，其中一个要求是不松散的输入图像质量。发现有一种特定类型的CNN，比如超级分辨率CNN。

我正在寻找一些东西，特别是当这种类型的CNN被使用和它的准确性通常是什么。但我发现的一切都是关于它的结构。

谁能解释一下SRCNN和常规CNN的利弊是什么？

Answer 1

超分辨率CNN是用来提高图像的分辨率。这些体系结构不用于预测类或检测对象。它们是一种图像处理技术。

有几种方法，但通常，在第一步，图像是上采样使用双三次插值。然后，使用CNN提高上采样图像的质量。第二步产生了额外的图像质量的改善，因为双三次插值只是插值和CNN，另一方面，能够识别结构。

(注:双三次插值不是确定的要求。这只是解释为什么CNN被用来提高分辨率的一个例子。)

上面的图片来自SRCNN作者的纸。如你所见，低分辨率图像被用作超分辨率CNN的输入.然后SRCNN生成一幅高分辨率的图像.

这个短片有更多关于超级分辨率有线电视新闻网的信息，应该给出一个很好的直观理解。