高清图像之所以可以或许和低清图像做加减法，是因为，在数据预处理时，将低清图像应用插值法缩放到与高清图像一致大年夜小。于是固然图像被称之为低清，但其实图像大年夜小与高清图像是一致的。

第二种技巧是高进修率，在CNN中设置高进修率平日会导致梯度爆炸，因而在应用高进修率的同时还应用了自适应梯度截断。截断区间为[-θ/γ, θ/γ]，个中γ为当前进修率，θ是常数。

第三种技巧是数据混淆，最幻想化的算法是为每一种倍数分别练习一个模型，但如许极为消费资本。因而，同之前的算法不合，本技巧将不合倍数的数据集混淆在一路练习获得一个模型，大年夜而支撑多种倍数的高清化。

在此之前，应用CNN来解决高清问题时，对图像高清化的评价方法是将CNN生成模型产生的图像和实际图像以像素为单位计算损掉函数(一般为欧式距离)。此损掉函数获得的模型捕获到的只是像素级其余规律，其泛化才能相对较弱。

而感知损掉，则是指将CNN生成模型和实际图像都输入到某个练习好的收集中，获得这两张图像在钙揭捉?练好的收集陕椴几层的激活值，在激活值上计算损掉函数。

因为CNN可以或许提取高等特点，那么基于感知损掉的模许可以或许进修到更鲁棒更令人佩服的结不雅。

图像超清问题是一个相对来说比较简单的图像语义问题，信赖这只是图像语义操作的一个开端，往后越来越多的图像处理问题将会因为CNN的出现水到渠成。

捉崾登一个待练习的转换收集，用于对图像进行操作;

图4即为感知损掉收集，该收集本是用于快速图像风格转换。在这个构造中，须要练习左侧的Transform收集来生成图像，将生成的图像Y和内容图像与风格图像合营输入进右侧已经练习好的VGG收集中获得损掉值。如不雅去掉落风格图像，将内容图像变为高清图像，将输入改为低清图像，那么这个收集就可以用于解决图像超清问题了。

对抗神经收集(GAN)

图5 对抗练习的生成收集G和判别收集构造D

GAN的生成收集和分类收集如图5，个中，生成收集本身也可所以一个零丁的图像超清理法。论文平分析了GAN和non-GAN的不合，发明GAN重要在细节方面起感化，但无法加倍深刻地解释。“无法解释性”也是GAN今朝的缺点之一。

(上半部分是生成收集G，层次很深且应用了residual block和skip-connection构造;

下半部分是判别收集D。)

对抗神经网络称得上是近期机械进修范畴最大年夜的变革结不雅。其重要思惟是练习两个模型G和D。G是生成收集而D是分类收集，G和D都用D的分类精确率来进行练习。G用于某种生成义务，比如图像超清化或图像修复等。G生成图像后，将生成图像和真实图像放到D中进行分类。应用对抗神经收集练习模型是一个寻求均衡的过程：保持G不变，练习D使分类精确率晋升;保持D不变，练习G使分类精确率降低，直到均衡。GAN框架使得无监督的生成义务可以或许应用到监督进修的优势来进行晋升。

基于GAN框架，只要定义好生成收集和分类收集，就可以完成某种生成义务。

而将GAN应用到图像高清问题的┞封篇论文，可以说是集大年夜成之作。生成模型层次深且应用了residual block和skip-connection;在GAN的损掉函数的基本上同时添加了感知损掉。

像素递归收集(Pixel CNN)

图5中的GAN固然可以或许达到比较好的效不雅，然则因为可解释性差，不免有套用之嫌。

其实，对于图像超清这个问题来说，存在一个关键性的问题，即一张低清图像可能对应着多张高清图像，那么问题来了。

假如我们把低分辨率图像中须要高清化的部分分成A,B,C,D等几个部分，那么A可能对应A1,A2,A3,A4，B对应B1,B2,B3,B4，以词攀类推。假设A1,B1,C1,D1对应一张完美的高清图片。那么现有的算法可能生成的是A1,B2,C3,D4如许的混搭，大年夜而导致生成的高清图像模糊。

为了验证上述问题的存在，假想一种极端情况。

图4 基于感知损掉的图像风格转换收集

图6 图像超清模糊性问题分析图示

(上半部分为分析问题所用数据集的构建;

下半部分为现有的损掉函数在这个问题上的效不雅。

可以经由过程比较看出，PixelCNN可以或许防止这种模糊的出现。)

为了分析图像模糊问题的成因，在图6的上半部分，基于MNist数据集生成一个新的数据集。生成办法如下：将MNIST数据集中的图片A长宽各扩大年夜两倍，每张图片可以生成两张图片A1和A2，A1中A处于右下角，A2中A处于左上角。

把原就绪做低清图片，生成的就绪成高清图片。应用图6下半部分所列举的三种办法进行练习，获得的模型，在生成图像的时刻，会产生图6下半部分的结不雅。即每个像素点可能等概率地投射到左上部分和右下部分，大年夜而导致生成的图片是缺点的。而惹人PixelCNN后，因为像素之间产生了依附关系，很好地避免了这种情况的产生。

为懂得决上述问题，须要在生成图像的同时惹人先验常识。画家在拥有了人脸的常识之后，就可以画出令人佩服的高清细节。类比到图像超清问题中，先验常识等于告诉算法钙揭捉?择哪一种高清结不雅。

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本文标题：看得“深”、看得“清” —— 深度学习在图像超清化的应用

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