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...
生成器:采用了与ESRGAN相同的生成器(SR网络),即一个包含多个残差密集块(residual-in-residual dense blocks,RRDB)的深层网络,如下图所示。作者还扩展了原始的×4 ESRGAN架构,以执行放大因子为×2和×1的超分辨率。由于ESRGAN是一个大型网络,首先使用pixel unshuffle将输入主ESRGAN架构之前减小空间尺寸并扩大通道尺寸。
论文源码链接:GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration. SR存在的问题 SR算法通过数据学习低清图像到高清图像的映射,通过映射可以将低清图像恢复为高清图像。由于高清图像到低清图像的退化是复杂且多样的,所以SR算法在真实场景中受限,往...
简介: 万字长文解读图像超分辨率 Real-ESRGAN 论文笔记+代码阅读 一、介绍超分辨率(Super-Resolution)指通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率,通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程。通俗的说就是在保持原图像清晰度不变的前提下,将图像放大。使用深度学习模型进行超分已经是比较常用的手段,而且...
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 ...
【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...
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 本文分两部分:1、数据处理部分 2、训练和测试部分 1、数据处理:构建training data和test data数据对,构建同一场景LR和HR图像 HR到LR不只是下采样这么简单,还有一系列压缩,直接下采样不足以模拟现实...
【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...
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-Net的输出是一个和输入图像尺寸一样大小的feature map,每一个像素都会和真实数值做比较回传梯度。
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-Net的输出是一个和输入图像尺寸一样大小的feature map,每一个像素都会和真实数值做比较回传梯度。