ESRGAN的全名叫Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,发表于ECCV2018。 一、ESRGAN的主要介绍 研究目的:通过改进SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)来提高视觉质量。 ESRGAN是基于SRGAN改进而来到,相比于SRGAN它在三个方面进行了改进: 1、改进了网络结构、对抗损失、感知损失 2、引入...
ESRGAN是香港中文(深圳)本科生在eccv2018的文章,该方法在PIRM218-SR比赛取得冠军。论文分析SRGAN能够生成更多的纹理细节,但它纹理往往不够自然,也常伴随着一些噪声。然后深入研究并改进了SRGAN的三个关键部分——网络结构、对抗损失函数和感知损失函数。具体就是引入了一个新网络结构单元RRDB (Residual-in-Residual Dense...
可以看到,ESRGAN 得到的图像 PSNR 值不高,但是从视觉效果上看会更好,Percpetual Index 值更小(越小越好),而且 ESRGAN 在 PIRM-SR 竞赛上也获得了第一名(在 Percpetual Index 指标上)。 二、实践(Experiments)篇 复现所参考项目地址:https://github.com/xinntao/ESRGAN(Pytorch implementation) 如果想用tensorboa...
例如,与之前的方法相比,ESRGAN可以产生更清晰,更自然的狒狒胡须和草纹理(见图像43074),而之前面向PSNR的方法往往会产生模糊的结果,基于GAN的方法,其纹理不自然且包含令人不快的噪声。 ESRGAN能够中生成更详细的建筑结构(参见图像102061),而其他方法无法生成足够的细节(SRGAN)或者会添加不需要的纹理(增强网络)。此外,先...
ESRGAN ESRGAN 在 SRGAN 的基础上，进一步改进了网络结构、对抗损失和感知损失，增强了超分辨率处理的图像质量。模型改进包括以下三个方面：引入容量更大、更易于训练的 Residual-in- Residual Dense Block (RRDB) 来改善网络结构，删除 BN (Batch Normalization) 层，用 residual scaling 和 smaller initialization 来...
ESRGAN的生成器网络采用了残差块和注意力机制,并引入了自适应实例标准化(Adaptive Instance Normalization,简称AdaIN)来增强图像的细节和纹理。下面将对ESRGAN的结构进行详细介绍。 1. 生成器网络 ESRGAN的生成器网络采用了残差块结构,每个残差块包含了两个卷积层和一个跳跃连接。这种结构可以有效地保留图像的细节信息,并...
ESRGAN是在SRGAN基础上进行增强的网络, 在2018年的比赛中获得了冠军 Introduction 介绍了基于PSNR指标获得的超分辨图像其结果会较为平滑,且与人们的主观有较大的差别 作者针对SRGAN提出了3个改进的点 第一点: 使用了RDDB网络结构, 这种层叠式的网络结构更容易表达效果 ...
ESRGAN 的主要功能是将低分辨率的图像增强为高分辨率，提高图像的细节和清晰度。● 抗锯齿和去噪：ESRGAN...
ESRGAN是一种基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率算法,它采用了残差网络和对抗训练的方法,能够生成更加逼真和清晰的高分辨率图像。ESRGAN模型在经典的SRGAN(Super-Resolution GAN)模型的基础上进行了改进,通过引入感知损失函数和自注意力机制,进一步提高了图像的超分辨率效果。ESRGAN模型已经在许多图像处理任务中取得了良好...
ESRGAN的具体步骤包括:数据准备、网络架构设计、训练生成器和判别器、评估和应用。接下来,我将详细介绍每个步骤。 1.数据准备 数据准备是任何深度学习任务的第一步。在ESRGAN中,我们需要收集一组高分辨率(HR)和低分辨率(LR)的图像对作为训练数据。可以选择使用公开数据集,如DIV2K、COCO等。这些数据集通常包含大量的...