0% Complete
فارسی
Home
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
A perceptual loss for screen content image super-resolution
Authors :
Hossein Sekhavaty-Moghadam
1
Marzieh Hosseinkhani
2
Azadeh Mansouri
3
1- خوارزمی تهران
2- خوارزمی تهران
3- خوارزمی تهران
Keywords :
single image super-resolution, deep learning, neural networks, loss function, screen content images
Abstract :
The acceptable results of deep learning led to the use of the deep neural network on a wide range of models, including image super-resolution. The performance of the deep neural network is directly affected by its loss function. Most methods use intensity loss, such as MSE, which computes the difference between the predicted image and the ground truth. Since the human visual system is more sensitive to the structural information of the scene, it is desired that the loss function could measure the impact of the structural error. The use of screen content images has become widespread because of many applications such as desktop-sharing and remote computing. As a result, super-resolution of screen content images becomes a crucial technique to enhance the quality of low-resolution images. In the presented loss function, the structural error is weighted employing DCT components. The model is trained and tested using the screen content images, and the experimental subjective and objective results illustrate the effectiveness of the presented loss for screen content images.
Papers List
List of archived papers
تحویل بهینه جریان پخش زنده HTTP: یک رویکرد ترکیبی سرور- شبکه
فائزه امینی تهرانی - احمدرضا منتظرالقائم
Detection of Backdoor Attacks in Neural Networks Using Input Optimization
Parsa Hashemi Khorsand - Ahmad Nickabadi
A Novel Service Deployment Policy in Fog Computing Considering The Degree of Availability and Fog Landscape Utilization Using Multiobjective Evolutionary Algorithms
Maryam Eslami - Dr Mehdi Sakhaei-nia
یک روش خوشه بندی گره ها برای شبکه های حسگر بیسیم با هدف بهبود متوازن سازی بار مبتنی بر تکنیک تاپسیس
راضیه حسین رضایی - فهیمه یزدان پناه
An Enhanced Fuzzy Rule-Based Method for Coronary Artery Disease Risk Prediction Using Weighted and Biased Rules
Fatemeh Ahmadi - Mohammad Javad Parseh - Ehsan Amiri
مدل یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب در کارتهای اعتباری با رویکرد بهینهسازی AUC و تنظیم خودکار ابرپارامترها
محمد مهدی متولی
ارائه تکنیک یادگیری چندهسته ای مبتنی بر روش بهینه سازی برای مسئله دسته بندی سیگنال های EEG مبتنی بر تصور حرکتی
یوکابد امیری - حسام عمرانپور
Vi-Net: A Deep Violent Flow Network for Violence Detection in Video Sequences
Tahereh Zarrat Ehsan - Seyed Mehdi Mohtavipour
استخراج ویژگی مجموعه دادههای پزشکی دارای ابعاد بالا با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک چند منظوره
سحر فقیهی راد - دکتر سیده نفیسه آل محمد سحر فقیهی راد - سیده نفیسه آل محمد -
Towards Provable Privacy Protection in IoT-Health Applications
Samane Sobuti - دکتر سیاوش خرسندی
more
Samin Hamayesh - Version 43.8.0