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...
对比SRGAN,SRGAN里发现更深的模型变的不好训练,而在ESRGAN中,更深的模型发现不仅能减少生成图像的噪声,而且还能改善恢复出来的HR的纹理细节,因为越深的模型,捕捉语义信息的能力越强。 3.Real ESRGAN Real ESRGAN是一个完全使用纯合成数据,合成数据去尽量贴近真实数据,然后去对现实生活中数据进行超分的一个方法。论文...
Real-ESRGAN的优化是在ESRGAN的基础上做的,主要内容如下:(1)给出了一个数据高阶退化过程。即拼接几个典型退化过程来建模(其中还包括sinc filter),从而获得更加接近现实的低质图像。最终作者采用了一个二阶退化过程,以求在简单性和有效性之间取得良好的平衡。这很重要,我们后面重点介绍。
ESRGAN中采用了Vgg-style的判别器,损失函数采用了相对gan loss,虽然比原生gan 损失多了更多的信息,但最终仍是对一张图做整体的判断。Real-ESRGAN论文认为现在数据的退化空间更大了,原始的ESRGAN判别器不合适了,需要使用对复杂输入有更强能力的判别器,这个判别器可对局部纹理有更精确的梯度。论文使用了U-Net结构。U...
ESRGAN中采用了VGG-style的判别器,损失函数采用了相对GAN loss,虽然比原生GAN损失多了更多的信息,但最终仍是对一张图做整体的判断。Real-ESRGAN论文认为现在数据的退化空间更大了,原始的ESRGAN判别器不合适了,需要使用对复杂输入有更强能力的判别器,这个判别器可对局部纹理有更精确的梯度。论文使用了U-Net结构。U-...
ESRGAN(Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Network)是一种基于生成对抗网络的图像超分辨率算法,其在SRGAN的基础上进行增强的网络[3]。其损失函数不但包括了内容损失和对抗损失,还引入了感知损失,用于更进一步评估生成图像与真实图像在感知上的相似性,从而生成具有更好视觉效果的图像。然而,ESRGAN采用了更复杂...
ESRGAN中采用了VGG-style的判别器,损失函数采用了相对GAN loss,虽然比原生GAN损失多了更多的信息,但最终仍是对一张图做整体的判断。Real-ESRGAN论文认为现在数据的退化空间更大了,原始的ESRGAN判别器不合适了,需要使用对复杂输入有更强能力的判别器,这个判别器可对局部纹理有更精确的梯度。论文使用了U-Net结构。U-...
以下是Real-ESRGAN的一些关键参数: 1、生成器(Generator): (1)基础网络结构:采用基于U-Net的卷积神经网络(CNN)结构。 (2)输入特征图尺寸:64x64 (3)输出特征图尺寸:256x256 (4)层数:16个卷积层(包括上采样和下采样层) (5)残差块数量:使用4个残差块 (6)批量归一化(Batch Normalization):在每个残差块之后...
1.4 ESRGAN enhanced SRGAN,主要解决细节模糊和伪影问题。 SRResNet网络结构的改进: 1)移除BN,有利于去除伪影,提升泛化能力; 2)使用Residual-in-Residual Dense Block (RRDB)作为基本构建模块,更强更易训练; GAN-based Network的损失函数的改进:使用RaGAN (Relativistic average GAN)中的相对损失函数,提升图像的相对...
RealESRGAN是ESRGAN的一个改进版本,旨在进一步提高超分辨率生成图像的质量和真实感。它采用了更多的训练数据和更复杂的网络结构,同时还引入了一些新的技术来增强模型的泛化能力和鲁棒性。 RealESRGAN在训练过程中使用了真实世界的图像数据,使得模型能够更好地适应各种场景和光照条件。此外,它还采用了对抗性损失函数和感知...