Zoom to Learn, Learn to Zoom

Abstract 本文表明，將機器學習應用於數字變焦時，對真實、原始的傳感器數據進行操作是有益的。現有的基於學習的超分辨率方法不使用真實的傳感器數據，而是對經過處理的RGB圖像進行操作。我們表明，這些方法喪失了對原始數據進行操作所能獲得的細節和準確性，尤其是在放大遠處物體時。使用真實的傳感器數據進行訓練的關鍵障礙是缺少ground-truth的高分辨率圖像。我們展示瞭如何通過光學變焦穫得這樣的gr

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