AI实战营第二期 第九节 《底层视觉与MMEditing》——笔记10

AI实战营第二期 第九节 《底层视觉与MMEditing》

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

照片修复

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。

超分的类型

单图超分的解决思路

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！

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。

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。

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。

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。

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

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)

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

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

$$PSNR=10\cdot {\log }_{10}\left(\frac{MA{X}_I^2}{MSE}\right)$$

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。

Fast SRCNN

FSRCNN 在 SRCNN 的基础上针对速度进行了改进 :

1. 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
2. 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
3. 若干卷积层后再通过转置卷积层提高图像分辨率
   
   优点
4. 基于 CPU 进行推理，速度可以达到实时；
5. 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。

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

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

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。

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

如何学习生成器网络

问题 : 我们希望 $p_x$ 与 $p_{data}$ 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 $p_{data}$ 有差别，那么它们的样本就可以区分 $\to$ 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。

对抗训练

判别器网络 D 和生成器网络 G 采用对抗的方式进行训练 :

• 训练 D 网络时降低分类损失，尽力分辨 G 网络产生的假样本
• 训练 G 网络时提高分类损失，尽力迷惑 D 网络，使之无法区分真假样本

二者相互对抗相互进步，最优状态下 G 网络可以生成以假乱真的样本

GAN优化目标

• 对于给定的 G 网络，训练出最佳判别器网络，记录对应的分类损失 (的负值)
• 在所有可能的 G 网络中，找到使得上述损失最大 (对应负值最小 ) 的 G 网络。
• 可以证明，最优 $\mathrm{G}$ 网络满足 $p_G=p_{\text{data }}$

DCGAN

SRGAN

SRGAN 在 SRResNet 的基础上额外增加了判别器网络，用于区分训练集中的高分图像 ( 真实图像 ) 以及 SRResNet 恢复的高分图像 ( 虚假图像 )

ESRGAN

Enhanced SRGAN (ESRGAN) 从网络结构、感知损失、对抗损失三个角度对 SRGAN 进行了全面改进，在超 分辨率效果上取得了很大的提升，同时获得了 PIRM2018 超分辨率挑战赛冠军。

视频复原任务流程

EDVR

• 适用于不同视频复原任务的通用框架
• PCD: 通过金字塔级联变形对齐处理大的运动，使用形变卷积以由粗到细的方式在特征级别进行帧对齐
• TSA: 时空注意力机制

• 由于遮挡，模糊和末对齐等等问题，相邻 帧的信息不足, 不同的相邻帧应该有不同 的权重
• 我们通过以下方式在每帧上分配像素级聚 合权重 :
  $✓temporalattention$ 时间注意机制
  $✓spatialattention$ 空间注意机制

BasicVSR

BasicVSR在结构上更简单，效果比EDVR更好