SRGAN使用了生成对抗的方式来进行图像的超分辨率重建,同时提出了一个由Adversarial Loss和Content Loss组成的损失函数。 更详细的介绍可以去看看这篇文章传送门 2 代码实现 2.1 开发环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pytorch=='1.7.0+cu101'numpy=='1.19.4'PI
左边是4倍上采样的结果,右边是SRGAN输出的结果。 100000次循环的结果。左边是4倍上采样的结果,右边是SRGAN输出的结果。
高PSNR值并不符合人眼直观感受的缺点很早已经被注意到,但从未有有效的算法替代MSE类算法来进行相关工作,问题的根源在于MSE的高效性难以被超越; SRGAN 似乎恢复了一些细节,但也有人认为这些其实时高频噪声,噪声在图像处理中的作用十分值得关注,但该领域已经进入半死不活的状态,期待有理论上的突破。 from https://zhua...
Softmax实现手写数字识别(MNIST); 2. 多层感知机实现手写数字识别(MNIST); 3. PyTorch实战: CIFAR图像分类(CIFAR10); 4. 脑部MRI图像分割(Kaggle-Brain MRI); 5. 滴滴出行-交通场景目标检测(MMDetection,MMCV,COCO); 6. 图像自然语言描述生成(COCO2014); 7. SRGAN图像超分辨(DIV2K)。 Resources Readme ...
SRGAN的原理及Pytorch实现 follow this repo: https:///aladdinpersson/Machine-Learning-Collection/tree/master/ML/Pytorch/GANs/SRGAN paper: https://arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf 介绍 号称是第一个将GAN应用于图像超分辨率的论文 Super-Resolution, SR...