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自监督学习用于图像超分辨率与去模糊
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
自监督方法在成像逆问题中证明了有效性，为基于学习的方法铺平了道路。本文提出了一种新的自监督方法，利用图像分布近似尺度不变的事实，可应用于高频信息丢失的逆问题。实验证明该方法优于其他自监督方法，并与完全监督学习相当。
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关键要点
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自监督方法在成像逆问题中有效，接近监督方法的性能。
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自监督方法为科学和医学成像中的基于学习的方法铺平了道路。
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现有方法在图像超分辨率和去模糊问题中表现不佳。
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仅包含低频信息的测量数据不足以支持学习的翻译和旋转不变性。
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提出的新自监督方法利用图像分布近似尺度不变的特性。
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该方法适用于高频信息丢失的逆问题。
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实验结果显示该方法优于其他自监督方法，性能与完全监督学习相当。
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