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A Comparison of Super-Resolution and Nearest Neighbors Interpolation

随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据,网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而,在大多数分类和目标检测应用中,图像数据是这样的,感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中,在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理,以便在现代目标检测网络中使用,包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外,在停车场和繁忙的道路等区域,车辆等物体往往位于较近的位置,这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索,只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战,将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级,在低分辨率图像上训练网络,并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多,但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索,SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤,具有良好的应用前景,但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数,因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是,NN仍然是最基本的向上缩放方法之一,它通过取相邻像素并假设其值来执行插值,从而创建分段阶跃函数逼近,且计算成本很小。

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