CVPR2019 | 超分辨率新方法Meta-SR已开源！

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CVPR2019 | 超分辨率新方法Meta-SR已开源！

2019 年 5 月 31 日 CVer

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本文转载自：旷视MEGVII

【导读】旷视研究院提出一种全新模型——Meta-SR，可通过单一模型解决超分辨率的任意缩放因子问题。

论文名称：Meta-SR: AMagnification-Arbitrary Network for Super-Resolution

论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.00875

论文代码：https://github.com/XuecaiHu/Meta-SR-Pytorch

导语
简介
方法

Meta-Upscale

Location Projection
Weight Prediction
Feature Mapping

实验

单一模型任意缩放因子
推理时间
对比SOTA方法
可视化结果

结论
开源
参考文献

导语

随着深度卷积神经网络（DCNNs）技术的推进，超分辨率（super resolution/SR）的新近研究取得重大突破，但是关于任意缩放因子（arbitrary scalefactor）的研究一直未回到超分辨率社群的视野之中。

先前绝大多数 SOTA 方法把不同的超分辨率缩放因子看作独立的任务：即针对每个缩放因子分别训练一个模型（计算效率低），并且只考虑了若干个整数缩放因子。

在本文中，旷视研究院提出一种全新方法，称之为 Meta-SR，首次通过单一模型解决了超分辨率的任意缩放因子问题（包括非整数因子）。Meta-SR 包含一种新的模块——Meta-Upscale Module，以代替传统的放大模块（upscale module）。

针对任意缩放因子，这一新模块可通过输入缩放因子动态地预测放大滤波器的权重，进而使用这些权重生成任意大小的 HR 图像。对于一张低分辨率图像，只需一个模型，Meta-SR 就可对其进行任意倍数的放大。大量详实的实验数据证明了 Meta-Upscale 的优越性。

简介

单一图像超分辨率（single image super-resolution/SISR）旨在把一张较低分辨率（low-resolution/LR）的图像重建为一张自然而逼真的高分辨率（high-resolution/HR）图像，这项技术在城市管理、医疗影像、卫星及航空成像方面有着广泛应用。实际生活中，用户使用 SISR 技术把一张 LR 图像放大为自定义的大小也是一种刚需。正如借助于图像浏览器，用户拖动鼠标可任意缩放一张图像，以查看特定细节。

理论上讲，SR 的缩放因子可以是任意大小，而不应局限于特定的整数。因此，解决 SR 的任意缩放因子问题对于其进一步落地有着重大意义。但并不是针对每个因子训练一个模型，而是一个模型适用所有因子。

众所周知，大多数现有 SISR 方法只考虑一些特定的整数因子（X2, X3, X4），鲜有工作讨论任意缩放因子的问题。一些 SOTA 方法，比如 ESPCNN、EDSR、RDN、RCAN，是借助子像素卷积在网络的最后放大特征图；不幸的是，上述方法不得不针对每个因子设计专门的放大模块；另外，子像素卷积只适用于整数缩放因子。这些不足限制了 SISR 的实际落地。

尽管适当放大输入图像也可实现超分辨率的非整数缩放，但是重复的计算以及放大的输入使得这些方法很是耗时，难以投入实用。有鉴于此，一个解决任意缩放因子的单一模型是必需的，一组针对每一缩放因子的放大滤波器的权重也是必需的。

在元学习的启发下，旷视研究院提出一个动态预测每一缩放因子的滤波器权重的新网络，从而无需为每一缩放因子存储权重，取而代之，存储小的权重预测网络更为方便。旷视研究院将这种方法称之为 Meta-SR，它包含两个模块：特征学习模块和 Meta-Upscale 模块，后者的提出用于替代传统的放大模块。

对于待预测 SR 图像上的每个像素点（i, j），本文基于缩放因子 r 将其投射到 LR 图像上，Meta-Upscale 模块把与坐标和缩放因子相关的向量作为输入，并预测得到滤波器权重。对于待预测 SR 图像上的每个像素点（i, j）， LR 图像上相应投影点上的特征和预测得到的权重卷积相乘就能预测出（i, j）的像素值。

Meta-Upscale 模块通过输入一系列与缩放因子及坐标相关的向量，可动态地预测不同数量的卷积滤波器权重。由此，只使用一个模型，Meta-Upscale 模块即可将特征图放大任意缩放因子。该模块可以替代传统放大模块（upscale module）而整合进绝大数现有方法之中。

方法

本节将介绍 Meta-SR 模型架构，如图 1 所示，在 Meta-SR 中，特征学习模块提取低分辨率图像的特征，Meta-Upscale 按照任意缩放因子放大特征图。本文首先介绍 Meta-Upscale，然后再描述 Meta-SR 的细节。

图 1：基于 RDN 的 Meta-SR 实例。

Meta-Upscale

给定一张由高分辨（HR）图像I^HR缩小得到的低分辨（LR) 的图像I^LR，SISR 的任务即是生成一张 HR 图像 I^SR，其 groundtruth 是 I^HR。

本文选用 RDN 作为特征学习模块，如图 1（b）所示。这里，本文聚焦于 Meta-Upscale 的公式化建模。

令 F^LR 表示由特征学习模块提取的特征，并假定缩放因子是 r。对于 SR 图像上的每个像素（i,j），本文认为它由 LR 图像上像素（i′, j′）的特征与一组相应卷积滤波器的权重所共同决定。从这一角度看，放大模块可视为从 F^LR 到 I^SR 的映射函数。

首先，放大模块应该找到与像素（i, j）对应的像素（i′,j′）。接着，放大模块需要一组特定的滤波器来映射像素（i′,j′）的特征以生成这一像素（i, j）的值。以上可公式化表示为：

由于 SR 图像上的每一像素都对应一个滤波器，对于不同的缩放因子，其卷积滤波器的数量和权重也不同。为解决超分辨率任意缩放因子问题，本文基于坐标信息和缩放因子提出 Meta-Upscale 模块以动态地预测权重 W（i, j）。

本文提出的 Meta-Upscale 模块有三个重要的函数，即 Location Projection、Weight Prediction、Feature Mapping。如图 2 所示，Location Projection 把像素投射到 LR 图像上，即找到与像素（i, j）对应的像素（i′, j′），WeightPrediction 模块为 SR 图像上每个像素预测对应滤波器的权重，最后，Feature Mapping 函数利用预测得到的权重将 LR 图像的特征映射回 SR 图像空间以计算其像素值。

图 2：当非整数缩放因子 r=1.5 时，如何放大特征图的示意图。

LocationProjection。对于 SR 图像上的每个像素（i,j），Location Projection 的作用是找到与像素（i, j）对应的 LR 图像上的像素（i′,j′）。本文认为，像素（i, j）的值是由像素（i′, j′）的特征所决定。下面的投影算子可映射这两个像素：

Location Projection 本质上是一种variable fractional stride 机制，这一机制使得基于卷积可以使用任意缩放因子（而不仅限于整数缩放因子）来放大特征图。

WeightPrediction。传统的放大模块会为每个缩放因子预定义相应数量的滤波器，并从训练集中学习 W。不同于传统放大模块，Meta-Upscale 借助单一网络为任意缩放因子预测相应数量滤波器的权重，这可表示为：

其中 v_ij 是与 i, j 相关联的向量，也是权重预测网络的输入，其可表示为：

为了同时训练多个缩放因子，最好是将缩放因子添加进 v_ij 以区分不同缩放因子的权重。因此，v_ij 可更好地表示为：

FeatureMapping。Location Projection 和 Weight Prediction 之后要做的就是把特征映射到 SR 图像上的像素值。本文选择矩阵乘积作为特征映射函数，表示如下：

Meta-Upscale 模块的算法细节如下图所示：

实验

单一模型任意缩放因子

由于先前不存在类似于 Meta-SR 的方法，本文需要设计若干个 baselines（见图3），以作对比证明 Meta-SR 的优越性。

图 3 : 本文设计的 baselines。

表 1：不同方法的任意放大模块的结果对比。

实验结果如表 1 所示。对于双三次插值 baseline，简单地放大 LR 图像并不会给 HR 图像带来纹理或细节。对于 RDN(x1) 和 EDSR(x1)，它们在较大的缩放因子上表现欠佳，而且需要提前放大输入，这使得该方法很费时。

对于 RDN(x4) 和 EDSR(x4)，当缩放因子接近 1 时，Meta-RDN 与 RDN(x4) (或者Meta-EDSR 与 EDSR(x4)之间) 存在着巨大的性能差距。此外，当 r>k 时，EDSR(x4) 和 RDN(x4) 不得不在将其输入网络之前放大 LR 图像。

通过权重预测， Meta-Bicu 和Meta-SR 可为每个缩放因子学习到最佳滤波器权重，而 BicuConv 则是所有缩放因子共享同一的滤波器权重。实验结果表明 Meta-Bicu 显著优于 BicuConv，从而印证了权重预测模块的优越性。

同时，Meta-RDN 也由于Meta-Bicu, 这是因为对于在特征图插值，缩放因子越大，有效的 FOV 越小，性能下降越多。但是，在 Meta-SR 中，每个缩放因子具有相同的 FOV。受益于 Meta-Upscale，相较于其他 baselines，Meta-RDN 几乎在所有缩放因子上取得了更优性能。

推理时间

SISR 技术要实现落地，一个重要的因素是推理时间快。本文通过实验计算了 Meta-SR 的每一模块及 baselines 的运行时间，如表 2 所示。

表 2：运行时间对比结果。

在表 2 中，FL 表示 Feature Learning 模块，WP 表示 Meta-SR 的 Weight Prediction 模块，Upscale 是 Upscale 模块。测试是跑在 B100 上，测试的缩放因子是 2。

对比 SOTA 方法

本文把新提出的 Meta-Upscale 模块用于替代RDN 中的传统放大模块，获得 Meta-RDN，并将其与baseline RDN 进行对比。

值得注意的是，RDN 为每个缩放因子（X2, X3,X4）分别训练了一个特定的模型。本文按照 PSNR、SSIM 指标将 Meta-RDN 与 RDN 在 4 个数据库上作了对比，结果如表 3 所示：

表 3：当缩放因子为X2, X3, X4，Meta-RDN与 RDN 的对比结果。

可视化结果

图 4 和图 5 分别给出了一些可视化结果。

图 4：Meta-RDN 方法按照不同缩放因子放大同一张图像的可视化对比结果。

图 5：与 4 个 baselines 的可视化对比结果。Meta-RDN 表现最优。

结论

旷视研究院提出一个全新的放大模块，称之为 Meta-Upscale，它可通过单一模型解决任意缩放因子的超分辨率问题。针对每个缩放因子，Meta-Upscale 模块可以动态地为放大模块生成一组相应权重。借助特征图与滤波器之间的卷积运算，研究员生成了任意大小的 HR 图像；加之权重预测，进而实现了单一模型解决任意缩放因子的超分辨率问题。值得一提的是，Meta-SR 还可以按照任意缩放因子快速地持续放大同一张图像。

开源

论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.00875

论文代码：https://github.com/XuecaiHu/Meta-SR-Pytorch

截止2019-05-31，该项目共计48个 star

参考文献

1. B. Lim, S. Son, H. Kim, S. Nah, and K. M.Lee. Enhanced deep residual networks for single image super-resolution. In TheIEEE conference on computer vision and pattern recog- nition (CVPR) workshops,2017. 1, 2, 5

2. W. Shi, J. Caballero, F. Husza ́r, J. Totz,A. P. Aitken, R. Bishop, D. Rueckert, and Z. Wang. Real-time single im- age andvideo super-resolution using an efficient sub-pixel convolutional neuralnetwork. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition, 2016. 1, 2, 5

3. K. Zhang, W. Zuo, and L. Zhang. Learning asingle convo- lutional super-resolution network for multiple degradations. InThe IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), June2018. 1, 5

4. Y.Zhang,K.Li,K.Li,L.Wang,B.Zhong,andY.Fu.Imagesuper-resolution using very deep residual channel attention networks. arXivpreprint arXiv:1807.02758, 2018. 2, 5

5. Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, B. Zhong, andY. Fu. Resid- ual dense network for image super-resolution. In The IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018. 1, 2, 3, 5,7

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