论文阅读-arXiv2021：Deep Learning-based Face Super-resolution：A Survey

这篇论文是2021年的论文，对之前关于face super resolution的201篇相关论文的方法，loss函数，数据集等进行总结

研究部门 Department： Harbin Institute of Technology and Wuhan University
作者：Junjun Jiang、 Chenyang Wang、 Xianming Liu、 Jiayi Ma

研究方向定义（face Super resolution）

脸部超分辨率又称为脸部幻觉，是超分辨率问题的一个特殊分支。目的是对LR的人脸image进行高分辨率恢复
face super resolution方面popular的loss函数是MSE loss function，当然现在更多的是使用混合的多loss function

论文的章节分布

主要分为face super resoltion的问题前瞻，普通的超分辨率问题和人脸超分辨率问题的比较，常用datasets和评价标准，基本方法和分类等

论文的网络结构：

网络效果的性能评价标准

主要有PSNR、SSIM、FID

人脸图片的特征

前置信息、标签信息、身份信息等。

attributes

Dataset중 binary로 표지합니다. 1는 match 0는 mismatch

datasets

常用数据集👇

论文中给出了CelebA [107] and Helen [85]的一部分图