شبكة ذاتية غير متماثلة قابلة للعكس لتوسيع الصور مع الوعي بالضغط

الصور ذات الدقة العالية (HR) يتم عادة تقليل دقتها إلى صور ذات دقة منخفضة (LR) للعرض بشكل أفضل، ثم يتم إعادة تكبيرها إلى الحجم الأصلي لاستعادة التفاصيل. في الأعمال الحديثة المتعلقة بتوسيع وتصغير الصور، يتم صياغة عملية التصغير وإعادة التكبير كمهمة موحدة ويتم تعلم تحويل ثنائي الاتجاه بين الصور HR و LR عبر شبكات قابلة للعكس. ومع ذلك، في التطبيقات العملية (مثل وسائل التواصل الاجتماعي)، يتم ضغط معظم الصور لأغراض النقل. الضغط الخساري سيؤدي إلى فقدان المعلومات بطريقة لا رجعة فيها على الصور LR، مما يضر الإجراء المعكوس لإعادة التكبير ويقلل من دقة إعادة البناء. في هذا البحث، نقترح شبكة عكسية ذاتية غير متماثلة (SAIN) لتوسيع وتصغير الصور مع مراعاة الضغط. لمعالجة انحراف التوزيع، نطور أولاً إطارًا غير متماثل من النهاية إلى النهاية مع تحويلين ثنائيي الاتجاه منفصلين للصور LR عالية الجودة والصور LR المضغوطة على التوالي. ثم، بناءً على تحليل تجريبي لهذا الإطار، نقوم بتقنين توزيع المعلومات المفقودة (بما في ذلك عملية التصغير والضغط) باستخدام خلطات جاوسية متساوية الاتجاهات ونقترح الكتلة العكسية المعززة لإنتاج صور LR عالية الجودة/مضغوطة في مرور واحد للأمام. بالإضافة إلى ذلك، نصمم مجموعة من الخسائر لتقييد الصور LR المُتعلَّمة وتعزيز القابلية للعكس. تُظهر التجارب الواسعة تحسينات ساين (SAIN) الثابتة عبر مختلف مجموعات بيانات توسيع وتصغير الصور من حيث التقييم الكمي والنوعي تحت تنسيقات الضغط القياسية (أي JPEG و WebP).