论文地址:Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data 论文开头放出了Real-ESRGAN的效果图 请添加图片描述 从效果图上可以看到real-esrgan的效果要远远超过其他的方法。 摘要 虽然在盲超分辨率中已经进行了许多尝试,以恢复具有未知和复杂退化的低分辨率图像,但它们仍然远远不能解...
生成器:采用了与ESRGAN相同的生成器(SR网络),即一个包含多个残差密集块(residual-in-residual dense blocks,RRDB)的深层网络,如下图所示。作者还扩展了原始的×4 ESRGAN架构,以执行放大因子为×2和×1的超分辨率。由于ESRGAN是一个大型网络,首先使用pixel unshuffle将输入主ESRGAN架构之前减小空间尺寸并扩大通道尺寸。
深度学习超分模型有几个里程碑:SRCNN > SRGAN > ESRGAN > Real-ESRGAN,SRCNN 和SRGAN 有些古老了,现在基本用不上, Real-ESRGAN是在ESRGAN的基础上做的升级,于是我们主要介绍Real-ESRGAN,用ESRGAN作为补充。 ESRGAN 论文地址:http://arxiv.org/abs/1609.04802 Real-ESRGAN论文地址:https://arxiv.org/abs/2107.10...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1809.00219 论文代码地址:https://github.com/xinntao/ESRGAN 1、介绍 超分辨率生成对抗网络(SR-GAN)[1]是一项开创性的工作,其能够在单图像超分辨率期间生成逼真的纹理。然而,虚幻的细节常常伴随讨厌的伪像。为了进一步增强视觉质量,我们充分研究了SRGAN的三个关键组成部分——网络...
基于上述退化,Real-ESRGAN提出扩展经典的“一阶”退化模型(“一阶”退化是经典的退化模型)为“高阶”退化模型。“高阶”退化就是进行多次“一阶”退化。第一次“一阶”退化的结果是第二次“一阶”退化的输入。由此,论文期望通过”高阶“退化可以得到和真实退化更接近的LR数据。 ”高阶“退化过程(该图是”二阶...
ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 摘要 超分辨率生成对抗网络(SR-GAN)[1]是一项开创性的工作,其能够在单图像超分辨率期间生成逼真的纹理。然而,虚幻的细节常常伴随讨厌的伪像。为了进一步增强视觉质量,我们充分研究了SRGAN的三个关键组成部分——网络架构、对抗损失和感知损失,并对每一个...
论文导读摘要——ESRGAN abstract: SRGAN 效果不好,具体在于生成幻觉效果,视觉效果不好 引入RRDB参差密集块,不进行规范化 Introduction SRCNN好,先驱,但是PSNR这个标准就有问题,和人感觉不一致,得到结果过度平滑 SRGAN好,将GAN引入SR问题,视觉效果提升,基本架构:残差块,但是仍有差距...
今天写关于ESRGAN的论文阅读笔记~ ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 是18年港中文的工作。 摘要中介绍了文章的主要工作: 文章主要通过网络结构、和adversarial loss 和 perceptual loss 两种损失函数对SRGAN【1】进行改进。(改网络结构和损失函数是目前深度学习的主要改进方向) ...
图像增强处理框架ESRGAN网络结构、论文和源码 一、网络结构 SRResNet的基本结构如下: 升级和改进 二、详细结构 5个conv模块拼成一个Dense block,3个Dense block拼成一个RRDB(密集的残差中的残差模块),论文中连续使用了23个RRDB。 判别器和SRGAN一样,多层卷积,最后得到一个patch,生成器有些区别,将residual blocks换...
1、SRGAN:把HR和重构图同时放入训练好的权重固定的VGG网络,取vgg网络某一个卷积层的输出feature map,同时比较HR和重构图在feature map的差异 2、ESRGAN(2018):提出RRDB网络框架 3、realSR(cvpr 2020冠军):模拟HR到LR退化过程,模拟成一个卷积核加噪声的形式 ...