最后,我们通过使用激活前的特征来改善感知损失,这可以提供更强的亮度一致性和纹理恢复的监督。受益于这些改进,所提出的ESRGAN实现了始终如一的更好的视觉质量,具有比SRGAN更逼真和自然的纹理,并在PIRM2018-SR挑战赛中获得第一名。 提出的方法 A.Network Architecture:: 1) remove all BN layers; 2) replace the ...
原文链接:香港中文大学-商汤联合实验室:ECCV2018 PIRM-SR 超分辨率比赛冠军:ESRGAN(论文+开源代码) 前戏 前几天分享了很多论文,各种SOTA。比如(点击可访问): 中科院和京东AI研究院提出:改进SRN人脸检测算法,目前业界最强! 德克萨斯大学提出:One-stage目标检测最强算法 ExtremeNet 商汤等提出:统一多目标跟踪框架 本文分享...
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Therefore, in the PIRM18-SR Challenge competition, we used several tricks for the best perceptual index (see Section 4.5 in the [paper](https://arxiv.org/abs/1809.00219)). 0 comments on commit 24eca1d Please sign in to comment. Footer...
此外,我们借用 relativistic GAN的观点,让鉴别器预测相对真实性而不是绝对值。最后,我们通过使用激活前的特征来改善感知损失,这可以提供更强的亮度一致性和纹理恢复的监督。受益于这些改进,所提出的ESRGAN实现了始终如一的更好的视觉质量,具有比SRGAN更逼真和自然的纹理,并在PIRM2018-SR挑战赛中获得第一名。