对比可见,ESRGAN对机场行李图像的恢复效果较差,原始Real-ESRGAN网络和改进的Real-ESRGAN能很好的提升机场图像分辨率,对于细节纹理有较好的恢复效果,且对文字的恢复效果更加明显。如图5中红色行李上的手写数字,原始图像难以辨别;ESRGAN模型有一定的恢复效果,但是仍然难以看清具体数字;Real-ESRGAN和改进Real-ESRGAN模型都能较好...
金融界2024年11月11日消息,国家知识产权局信息显示,昆明昆船智慧机场技术有限公司申请一项名为“一种基于改进Real-ESRGAN模型的超分辨率图像重建方法”的专利,公开号CN 118918006 A ,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于改进Real‑ESRGAN模型的超分辨率图像重建方法,包括以下步骤:将待重建低分辨率...
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...
Real-ESRGAN由生成器和判别器组成。生成器用于对低分辨率图像进行超分辨率重建,Real-ESRGAN生成器结构如图1所示[4]。Real-ESRGAN网络的生成器结构与ESRGAN相同,采用经过改良后的超分辨率残差网络(Super Resolution Residual Network,SRResNet)作为骨干网络,骨干网络去除了批量归一化(Batch Normalization,BN)层,将原有的残差...
由于 Real-ESRGAN 旨在解决比 ESRGAN 更大的退化空间,ESRGAN 中鉴别器的原始设计不再合适。具体来说,Real-ESRGAN 中的鉴别器需要复杂的训练输出具有更强的辨别力。它不需要区分全局样式,而是需要对局部纹理产生准确的梯度反馈。模型还将 ESRGAN 中的 VGG 样式鉴别器改进为具有跳跃连接的 U-Net 设计。UNet 输出每个...
而改进后的Real-ESRGAN模型对于拉链、行李提手、褶皱的纹理恢复效果更好,这是由于自注意力机制帮助模型获得了更多的细节信息。由此可见,改进以后的Real-ESRGAN能够很好的恢复机场行李图像。 五、结束语 本次研究针对机场行李追踪流程中经常面临的高质量图像采集难题,采取了一种基于生成对抗网络的机场行李图像超分辨率重建...
为了进一步提高重建效果，团队使用了一种新的算法。它改进了原始的 ESRGAN 神经网络，并使用双流网络来分别处理低分辨率的原始图像和高分辨率的通道信息图。使用相对 L1 损失来扩大像素误差的监督和感知损失，并引入对抗损失来提高超分辨率效果。最后，使用U型网络结构代替了原始 ESRGAN 中的部分 Residual Dense Blocks ，...
而ESRGAN-X4作为ESRGAN的升级版,进一步提升了其重建图像的能力。 而RealESRGAN-X4Plus,则是RealESRGAN的进一步优化。RealESRGAN是在ESRGAN基础上进行改进的一种图像重建技术,它针对真实世界图像的特性进行了优化,使得重建后的图像更加自然、真实。RealESRGAN-X4Plus作为RealESRGAN的升级版,同样在图像重建质量上有所提升。
ESRGAN,是针对SRGAN的一些改进,所提的ESRGAN方法相比SRGAN拥有更好的视觉效果在真实度与纹理细节上,并且赢得了18年的超分比赛的冠军。 效果: 具体修改了哪些点: 首先对生成器网络引入了一个残差密集连接模块Residual-in-Residual Dense Block (RDDB), 并且去掉了网络中所有的BN层,并且加入一个残差scaling操作使能够...
为了进一步提高重建效果,团队使用了一种新的算法。它改进了原始的ESRGAN 神经网络,并使用双流网络来分别处理低分辨率的原始图像和高分辨率的通道信息图。使用相对 L1 损失来扩大像素误差的监督和感知损失,并引入对抗损失来提高超分辨率效果。 最后,使用U型网络结构代替了原始 ESRGAN中的部分Residual Dense Blocks,以扩大高...