資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：這也是很多大廠都在研發(fā)的原因深度超分辨率層次結構該文作者總結了一張非常棒的圖，可以盡覽深度學習超分辨率的方方面面作者介紹了深度學習圖像超分辨的監(jiān)督學習方法，從模型框架上采樣方法網絡設計方法網絡學習策略和可能的改進策略進行了細致總結。
今日arXiv新上論文《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》，詳細回顧了近年來基于深度學習的圖像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，對于想要進入該領域、在該領域進一步研究、涉足該領域研發(fā)的朋友，堪稱必讀論文。
該文作者分別來自華南理工大學和新加坡管理大學。
何為圖像超分辨？
通俗點說，就是把圖像由小變大，分辨率從低到高。
但這里面卻有大學問！
放大后不可避免涉及到圖像中更多細節(jié)要被用戶看到，搞不好會讓人看著很難受。
從上面的圖可以看到使用最近鄰方法插值直接放大的圖像和使用超分辨率算法生成的大圖的比較。明眼人一眼就能知道后者讓人更舒服！
超分辨率也可以幫助圖像壓縮，涉及到傳輸和保存的時候使用小圖，view的時候看大圖，數(shù)據(jù)量小很多。這也是很多大廠都在研發(fā)SR的原因！
深度超分辨率層次結構
該文作者總結了一張非常棒的圖，可以盡覽深度學習超分辨率的方方面面！！
作者介紹了深度學習圖像超分辨的監(jiān)督學習方法，從模型框架、上采樣方法、網絡設計方法、網絡學習策略、和可能的改進策略進行了細致總結。
同時介紹了該領域的性能度量標準，包括常用數(shù)據(jù)集總結。
然后介紹了今年新出現(xiàn)的非監(jiān)督的圖像超分辨方法和SR的應用。實際可以這么說，有圖像的地方就有SR的應用場景。
該文總結了近年來200多篇該領域的文獻，非常值得一讀，并不涉及艱深的算法原理，適合入門。
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/1902.06068.pdf
52CV曾經報道過多篇SR技術，前段時間介紹了
小米開源FALSR算法：快速較精確輕量級的超分辨率模型
今天小米的這篇佳作還被雷軍叔叔點名表揚了：
圖像超分辨率是一項基礎應用的工作，如果效果、效率做好了，能夠在移動端商用的話，可以幫企業(yè)省不少真金白銀呢！
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