《表1 单任务人脸超分辨网络与多任务联合学习的人脸超分辨网络在Celeb A测试集上的重建效果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《联合多任务学习的人脸超分辨率重建》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:加粗字体为最优值。

为了说明多任务联合学习的有效性，对单任务人脸超分辨网络STFSR-MSE和多任务联合学习的人脸超分辨网络MTFSR-MSE进行实验，峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）的性能数值如表1所示。从表1可以看出，分辨率放大4倍和8倍时，MTFSR-MSE的PSNR比STFSR-MSE获得2.4 d B和1 dB的增益，充分说明人脸超分辨率任务作为面向特定应用领域的超分辨率任务，可以在相应的部分引入有效的先验信息以提高重建质量，而不是将人脸超分辨率任务视为单一和独立的超分辨率问题。MTFSR通过同时训练多个相关的人脸分析任务，学习到人脸特征的共享表示，帮助模型重建具有更准确面部细节的人脸图像。