场景文本图像超分辨率

场景文本图像超分辨率分为：场景、文本、图像、超分辨率，一一解释。

场景

这里的场景指的是自然生活中的图像，这个领域的数据集大致分成两大类，一是真实数据集，再一个是合成数据集。

场景就是使用真实数据集。（目前大家都使用一个叫做TextZoom的数据集）

文本就是文字，超分这个领域也会划分很多小领域，我个人觉得最明显的区分方式就是有没有文字。当图片上有文字的时候，普通超分时很难维持文字原有的特征的甚至于会破坏原有的文字，我们在超分时结合文本特征就会好很多。

图像就是图片咯。

超分辨率就是让原来的图像变清晰，分辨率变高。

这个任务输入是低分辨率图像，输出是高分辨率图像，GT就是原有的高分辨率图像。

我个人观点

目前文本图像的超分还是有很大进步空间的，从2015年在超分任务中首次使用深度学习至今已经接近10年，目前来看效果不明显。