《表2 基于逐像素作差损失与基于感知损失的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》
注:加粗字体为最优值。
此外,本文对基于逐像素求差与基于联合约束损失的多任务联合学习超分辨网络的人脸重建效果进行对比实验,PSNR和SSIM的性能数值如表2所示。从表2可以看出,分辨率放大4倍和8倍时,MTFSR-Perce的PSNR比MTFSR-MSE获得0.9 d B和0.88 dB的增益。
图表编号 | XD00143027400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.02.16 |
作者 | 王欢、吴成东、迟剑宁、于晓升、胡倩 |
绘制单位 | 东北大学信息科学与工程学院、东北大学机器人科学与工程学院、东北大学机器人科学与工程学院、东北大学机器人科学与工程学院、东北大学机器人科学与工程学院、东北大学信息科学与工程学院、东北大学机器人科学与工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |