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上传时间: 2021-03-31
详细说明：渐进式脸部超分辨率
， ，Gihyun Kwon *和Dae-shik Kim，，2019年英国机器视觉会议（BMVC 2019）
*作者也做出了同样的贡献。
概述
通过关注面部地标逐步实现人脸超分辨率Deokyun Kim（KAIST），Minseon Kim（KAIST），Gihyun Kwon（KAIST）等。 摘要：人脸超分辨率（SR）是SR域的一个子字段，专门针对人脸图像的重建。 面部SR的主要挑战是恢复基本的面部特征而不会变形。 我们提出了一种新颖的人脸SR方法，该方法可生成具有完全保留的人脸细节的逼真的8倍超分辨率人脸图像。 为此，我们采用了渐进式训练方法，该方法通过将网络分成连续的步骤来进行稳定的训练，每个步骤产生的输出分辨率都逐渐提高。 我们还提出了一种新颖的面部注意力下降方法，并将其应用于每个步骤，以通过乘以像素差和热图值来更详细地恢复面部属性。 最后，我们提出
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