文章本身内容比较简单:提出了FSRNet来作Face Super-Resolution(人脸超分),以及FSRGAN来增强细节。
FSRNet包括两大部分:
- Coarse SR Network
- Fine SR Network
- Fine SR Encoder(为什么要搞这个自网络,还不太懂,要看文献[22,32]
- Prior Estimation Network:用来估计landmark和parsing的heatmap,也就是估计人脸的几何先验
- Fine SR Decoder:把Encoder和Prior作concatenation并且进一步卷一卷,目标label仍然是SR
这几部分的结构见原文。
这里面Fine SR Encoder还不太懂。
以及,FSRGAN的结构到底是怎样的,还需要看文献[13] Conditional GAN.
另外就是Prior Estimation Network中的Hour Glass结构也不懂,需要看文献[3,27].
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