在Real-ESRGAN模型的基础上引入了自注意力模块进行改进,该模型有效提升了网络对于图像全局的采集能力,更好地捕捉空间信息,有效提高了图像质量。实验结果表明,与过往超分辨率算法和原始Real-ESRGAN模型对比,本研究算法在客观指标上均有一定提升,模型有效提升了画面纹理细节,解决了机场行李图像识别模糊,信息不足等问题。为以...
一、ESRGAN简介 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...
目前已有的模型: realesrgan-x4plus(默认)效果清晰,偏向于脑补; reaesrnet-x4plus(效果模糊,偏向于涂抹) realesrgan-x4plus-anime(针对动漫插画图像优化,有更小的体积) realesr-animevideov3 (针对动漫视频) 这个是未来的计划: 2.2 github上原代码 git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git cd Re...
我们提出了一种ESRGAN模型,它比以前的SR方法始终取得更好的感知质量。就感知指数而言,该方法在PIRM-SR挑战赛中获得了第一名。我们构建了一种包含一些没有BN层的RDDB块的新颖架构。此外,采用了包括残差缩放和较小初始化的有用技术,以促进提出的深度模型的训练。我们还介绍了使用相对GAN作为判别器,其学习判断一张图...
Real-ESRGAN 是由腾讯ARC 实验室发布的一个盲图像超分辨率模型,它的目标是开发出实用的图像/视频修复算法,Real-ESRGAN 是在 ESRGAN 的基础上使用纯合成数据来进行训练的,基本上就是通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种退化,然后再通过低清图倒推出它的高清图,简单说你也可以把它理解为一个图像/视频修复、...
默认模型是realesrgan-x4plus,需要超分的图片/视频放在项目文件夹的inputs中,输出在results中。 cke_widget_element highlighter- routeros import argparseimport cv2import globimport osfrombasicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNetfrombasicsr.utils.download_util import load_file_from_urlfromrealesrgan import Rea...
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...
Real-ESRGAN模型将会通过学习这些图像来学习如何进行超分辨率重建。完成训练后,你可以使用训练好的模型来进行推断。将你想要进行超分辨率重建的图像输入到模型中,模型将会输出相应的超分辨率重建结果。在使用Real-ESRGAN进行图像超分时,大部分情况下可以得到满意的结果。但请注意,Real-ESRGAN并不是完美的,在处理某些画面时...
real-esrgan模型原理 Real-ESRGAN 是一种基于超分辨率的生成对抗网络模型,其原理基于对抗生成网络(GAN)和超分辨率技术。GAN 包括生成器和判别器两个部分,它们通过对抗训练来提高生成器的性能。而超分辨率技术旨在将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 Real-ESRGAN 模型的生成器部分使用了残差网络结构,这种结构可以帮助网络...
首先,我们可以很方便的从TFHub 上加载 ESRGAN 模型,然后很容易的将其转化为一个 TFLite 模型。注意在这里我们使用了动态范围量化(dynamic range quantization),并将输入图片的尺寸固定在50x50像素(我们已经将转化后的模型上传到 TFHub 上了): model = hub.load("https://tfhub.dev/captain-pool/esrgan-tf2/1...