【摘 要】
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人脸超分辨网络(FSRNet)使用人脸几何先验信息优化人脸超分辨率,可以从低分辨率人脸图像生成逼真的高分辨率人脸图像,但FSRNet生成的超分辨率图像存在伪影。对其关键模块进行了改进,并引入了新的损失函数。直接输入16×16像素的低分辨率图像,最后使用转置卷积函数放大图像,降低了计算复杂度,提升了粗略超分辨网络的性能。通过两步训练法,解决网络训练时调参困难的问题。引入热图损失、面部注意力损失和对抗
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“新一代产品几何量技术规范的范畴纤维化模型及智能专家系统的研究与开发”(61203172),四川省科技计划项目“机器视觉深度学习技术在猕猴桃分选中关键技术研究与应用”(20ZDYF0008)。
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人脸超分辨网络(FSRNet)使用人脸几何先验信息优化人脸超分辨率,可以从低分辨率人脸图像生成逼真的高分辨率人脸图像,但FSRNet生成的超分辨率图像存在伪影。对其关键模块进行了改进,并引入了新的损失函数。直接输入16×16像素的低分辨率图像,最后使用转置卷积函数放大图像,降低了计算复杂度,提升了粗略超分辨网络的性能。通过两步训练法,解决网络训练时调参困难的问题。引入热图损失、面部注意力损失和对抗性损失训练,提高超分辨率人脸图像的质量。实验结果证明,采用改进后的方法,可以生成面部细节更加清晰的高质量
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