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...
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...
从图7可以看出,我们提出的ESRGAN在清晰度和细节方面都优于之前的方法。例如,与面向PSNR的方法(更趋向于产生模糊的结果)和以前的基于GAN的方法(纹理不自然并包含令人不快的噪声)相比,ESRGAN可以产生更清晰更自然的狒狒胡须和草的纹理(见图43074)。在建筑物中(见图102061),ESRGAN能够产生更详细的结构而其它的方法要么...
【目标检测】YOLOv2论文解读 视频介绍了使用虚拟现实技术结合目标检测算法来实现对大量类别的识别。重点说明了如何通过ImageNet数据集配合目标检测技术,使算法能够识别多达9000个不同类别。视频还阐述了目标检测中标注成本的高昂,并提出了利用图片分类数据集来降低这一成本的方法。视频提及了多种技术细节,包括BN技术的应用...
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 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决现实世界中一般...
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...
(4)使用相对论RaGAN改进了判别器,它学习判断“一幅图像是否比另一幅图像更真实”,而不是“一幅图像是真实的还是假的”。论文给出的图很形象了。backbone用的VGG,这一点在Real-ESRGAN中被替换。而且在Real-ESRGAN中并没有使用RaGAN的判别器...2.Real-ESRGAN Real-ESRGAN的优化是在ESRGAN的基础上做的,主要内容...
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 ...
代码的框架——《https://github.com/xinntao/BasicSR》ESRGAN论文《ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks》的链接——https://arxiv.org/pdf/1809.00219.pdf 代码在目录/home C++实现超分辨率重建 ESRGAN (二) 主流程 在ESRGAN函数内完成主流程: 其中的密集残差块(PyTorch): 之C++实现: 记得前...
人工智能深度学习机器学习计算机视觉论文合成数据训练盲超分辨率重建高阶退化步骤sinc函数模拟优质判别器判别器能力增强训练过程稳定细节增强去噪声真实世界图像应用 视频介绍了一种利用合成数据训练的视图增强网络(WES again),旨在解决真实世界图像的盲超分辨率重建问题。通过高阶退化步骤和sinc函数模拟,生成更真实的退化图片。