多阶段人脸超分辨率(MSFSR)论文阅读笔记

本文提出了一种多阶段面部超级分辨率(MSFSR)方法,通过增强面部边界实现精确的面部表示。针对低分辨率人脸图像的高质量面部表示的挑战,该方法设计了新颖的面部表示,并采用多阶段策略逐步恢复高分辨率人脸图像。实验结果显示,这种方法在定性和定量评估上均优于现有技术,能更好地保留面部细节和表达。

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题目: MSFSR: A Multi-Stage Face Super-Resolution with Accurate FacialRepresentation via Enhanced Facial Boundaries

中文:MSFSR:多阶段面部超级分辨率,通过增强的面部边界实现精确的面部表示

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摘要

  • 大多数人脸超分辨率(FSR)方法都将特定的人脸先验作为指导,以将给定的低分辨率(LR)超级解析为高分辨率(HR)图像。为了提高FSR性能,在过去的几十年中,人们探索了各种面部表示。然而,在估计LR图像的高质量面部表示方面仍然存在挑战。为了解决此问题,我们提出了新颖的面部表示法-增强了面部边界。通过语义上连接面部界标点,增强的面部边界保留了丰富的语义信息,并且对于不同的空间分辨率范围具有鲁棒性。基于增强的面部边界,我们设计了一种新颖的多阶段FSR(MS-FSR)方法,该方法应用了多阶段策略来逐步恢复高质量的人脸图像。增强的面部边界和从粗到精的监督有助于生成高质量面部表示的面部边界估计过程。 FSR任务的一次性投影分解为多个更简单的子过程。通过这些
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