文章目录

AI实战营第二期第九节《底层视觉与MMEditing》
什么是超分辨率
- 图像分辨率的目标
- 应用方向
- 超分的类型
- - 单图超分的解决思路
- 深度学习时代的超分辨率算法
- - SRCNN
  - Fast SRCNN
  - SRResNet
感知损失 VS. 均方误差
- 均方误差
- 感知损失
对抗生成网络
- GAN应用于超分辨率
- 如何学习生成器网络
- 对抗训练
- GAN优化目标
- DCGAN
- SRGAN
- ESRGAN
视频复原任务流程
- EDVR
- BasicVSR

AI实战营第二期第九节《底层视觉与MMEditing》

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本节内容 :

图像超分辨率 Super Resolution
基于卷积网络的模型 SRCNN 与 FSRCNN
损失函数
对抗生成网络 GAN 简介
基于 GAN 的模型 SRGAN 与 ESRGAN
视频超分辨率介绍
实践 MMEditing 1

什么是超分辨率

图像超分辨率 : 根据从低分辨率图像重构高分辨率图像。将图像放大，变清晰

图像分辨率的目标

提高图像的分辨率
高分图像符合低分图像的内容
恢复图像的细节、产生真实的内容
常用的双线性或双立方揷值不能恢复图像的高频细节

应用方向

经典游戏高清重制

动画高清重制
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照片修复

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节约高清视频传输带宽

民生领域，如：医疗影像，卫星影像，监控系统 (车牌或人脸)，空中监察等。

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超分的类型

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单图超分的解决思路

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经典的解决方法：稀疏编码，一种无监督的方法。

缺点：即便已经学习出字典，对低分辨率图像块进行系数分解、得到系数仍然是一个相对复杂的优化问题。而且训练和推理都很耗时！

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深度学习时代的超分辨率算法

基于卷积网络和普通损失函数
使用卷积神经网络，端到端从低分辨率图像恢复高分辨率图像
代表算法 : SRCNN 与 FSRCNN
使用生成对抗网络
采用生成对抗网络的策略，鼓励产生细节更为真实的高分辨率图像。
代表算法: SRGAN 与 ESRGAN

SRCNN

SRCNN 是首个基于深度学习的超分辨率算法，证明了深度学习在底层视觉的可行性。模型仅由三层卷积层构成构成，可以端到端学习，不需要额外的前后处理步骤。
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SRCNN 的单个卷积层有明确的物理意义 :
第一层 : 提取图像块的低层次局部特征；
第二层 : 对低层次局部特征进行非线性变换，得到高层次特征；
第三层 : 组合邻域内的高层次特征，恢复高清图像。

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经典方法通常将图像切分成小块，并基于一系列基底对图像块进行分解 (常用算法有PCA、DCT、 Haar小波等），分解系数向量即为图像块在基底上的表示。
这个操作等价于用一系列卷积核 (对应经典方法中的基底) 对原图像进行卷积。 $F_{1}(Y)$ 中每个像素位置上的 $n_{1}$ 维度的向量即为对应图像块在基底上的表示。
使用神经网络，基底可以从数据中学习出来。

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在 ImageNet 数据集上训练的 SRCNN 可以学习到不同的低层次特征所对应的卷积核。

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第二层：非线性映射
$f_{2}=1$ 时，第二层卷积将 $F_{1}(Y)$ 每个位置上 $n_{1}$ 维度的特征非线性映射为一个 $n_{2}$ 维的特征。
该特征可以看作是图像块在高分基底上的表示，在后一层中用于重构。
非线性映射可以有很多层，但实验表明只应用单层卷积层就可以达到较好的效果

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第三层:图像重构
第三层的卷积核对应高分辨率基底，用 F_{2}(Y) 中的系数对高分基底加权求和即可得到高分图像块。第三层卷积完成这个过程。
三个步骤与稀疏编码方法中的步骤一一对应。

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准备数据：
将 ImageNet 数据集中的图像作为高分图像，降采样再揷值升采样得到的图像作为低分图像
需要学习的参数 :
$\Theta=\left\{W_{1}, W_{2}, W_{3}, B_{1}, B_{2}, B_{3}\right\}$

损失函数 : 逐像素计算恢复图像和原高分图像的平方误差 (Mean Squared Error, MSE)

$L(\Theta)=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left\|F\left(\mathbf{Y}_{i} ; \Theta\right)-\mathbf{X}_{i}\right\|^{2}, \quad \text { 最小化损失函数即可鼓励网络完美恢复高分辨率图像 }$

通过标准的 SGD 训练模型
$\Delta_{i+1}=0.9 \cdot \Delta_{i}-\eta \cdot \frac{\partial L}{\partial W_{i}^{\ell}}, \quad W_{i+1}^{\ell}=W_{i}^{\ell}+\Delta_{i+1}$
评估

$\cdot \log _{10}\left(\frac{M A X_{I}^{2}}{M S E}\right)$

峰值信噪比 (Peak signal-to-noise ratio, PSNR) 为最大信号能量与平均噪声能量的比值，值越大恢复效果越好。

SRCNN 在性能和速度上全面超越深度学习前的算法
缺点

SRCNN 先对低分图像进行揷值，再在高分辨率下进行卷积运算；然而揷值不产生额外信息，因而产生一定的几余计算；
在学术数据集上，SRCNN 的速度在 1 10 FPS，达不到实时的标准。

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Fast SRCNN

FSRCNN 在 SRCNN 的基础上针对速度进行了改进 :

不使用掐值, 直接在低分辨率图像上完成卷积运算, 降低运算量
使用 1 $\times$ 1 的卷积层对特征图通道进行压缩，进一步降低卷积的运算量
若干卷积层后再通过转置卷积层提高图像分辨率

优点
基于 CPU 进行推理，速度可以达到实时；
在处理不同上采样倍数时，只需要微调反卷积的权重，特征映射层的参数额可以保持不变，大幅加快训练速度。

SRResNet

Twitter 于2016年提出的模型使用类似 ResNet 的网络结构从低分图像生成高分图像。
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感知损失 VS. 均方误差

逐像素计算的损失函数
比较恢复图像与原始高分图像的每个像素值，并计算均方误差。
例如 : SRCNN 和 FSRCNN 中用到的均方误差损失 (MSE Loss)
感知损失函数
比较恢复图像与原始高分图像的语义特征，并计算损失。
语义特征的计算由预先训练的神经网络模型给出。例如 : 使用在 ImageNet 数据集上预训诪好的神经网络计算语义特征。

均方误差

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感知损失

比较恢复图像与原始高分图像的语义特征，并计算损失
损失网络一般是训练图像分类任务得到的模型构成，例如 VGG 网络
损失网络不参与学习，在训练过程中参数保持不变

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对抗生成网络

对抗生成网络是一种基于神经网络的无监督学习模型，可以建模数据的分布，并通过采样生成新数据。
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GAN应用于超分辨率

使用普通损失函数训练的模型细节还有些模糊
使用对抗训练方法训练的模型细节恢复得更好
GAN

如何学习生成器网络

问题 : 我们希望 $p_{x}$ 与 $p_{d a t a}$ 近似，但二者没有闭式表达，无法直接计算 “差距” 或损失函数。
思路 : 如果 $p_{x}$ 与 $p_{d a t a}$ 有差别，那么它们的样本就可以区分 $\rightarrow$ 使用一个分类网络区分两类样本，将分类正确率作为两个概率分布的“差距”。二者越接近，分类正确率应该越低。
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