3 只用纯合成数据来训练真实世界的盲超分模型Real-ESRGAN3.1 盲超分任务介绍3.2 经典退化模型:模糊,噪声,缩放,JPEG 压缩3.3 借助高阶退化模型生成训练样本3.4 带有振铃和过冲伪像的训练样本3.5 Real-ESRGAN 模型架构3.6 Real-ESRGAN 训练过程3.7 Real-ESRGAN 实验结果3.8 Real-ESRGAN 的局限性3.9 Real-ESRGAN 训练...
在模型结构方面,Real-ESRGAN采用与ESRGAN相同的生成器网络。对于缩放因子×2和×1,首先采用像素unshuffle操作减小空间大小,将信息重新排列到通道维度。 判别器则用了Unet,判别器输出每个像素的真实度值,并可以向生成器提供详细的逐像素反馈。为了增强判别器的性能并稳定训练过程,还对Unet网络使用了谱归一化。我们观察到...
首先,需要收集一组低分辨率图像及其对应的高分辨率图像作为训练数据集。低分辨率图像通过双三次插值方法进行放大,以与高分辨率图像的尺寸匹配。 接下来,使用深度卷积神经网络(CNN)架构来训练Real-ESRGAN模型。CNN由多个层组成,用于从低分辨率输入图像中提取特征并生成高分辨率输出。模型使用损失函数进行训练,该函数衡量生成...
1.sinc同步滤波器模拟振铃和过冲现象减少伪影 2.使用镨归一化unet方法.有利于减少过冲伪影和gan的训练,稳定训练 3.使用二阶降质模型可以有效去除墙壁噪声和麦田中的模糊效应。
Real-ESRGAN的生成器采用与ESRGAN相同的深度网络结构，使用Pixel-Unshuffle操作降低图像分辨率，以减少GPU内存和计算资源的消耗。鉴别器采用U-Net结构，提高复杂训练输出的鉴别能力，同时注重生成图像的细节。训练集包括DIV2K、Flickr2K、OutdoorSceneTraining等，采用高分辨率块大小256，批大小48。Real-ESRNet从...
模型结构采用ESRGAN相同生成器网络，缩放因子×2和×1时，采用像素unshuffle操作减小空间大小，信息排列到通道维度。判别器使用Unet，输出像素真实度值，并提供生成器逐像素反馈。谱归一化增强判别器性能，稳定训练过程，缓解伪影。训练策略：先用L1损失训练面向PSNR模型，然后结合L1、感知损失和GAN损失对模型...
Real-ESRGAN:用纯合成数据训练真实世界的盲超分辨率 1.sinc同步滤波器模拟振铃和过冲现象减少伪影 2.使用镨归一化unet方法.有利于减少过冲伪影和gan的训练,稳定训练 3.使用二阶降质模型可以有效去除墙壁噪声和麦田中的模糊效应。
Real-ESRGAN:用纯合成数据训练真实世界的盲超分辨率 1.sinc同步滤波器模拟振铃和过冲现象减少伪影 2.使用镨归一化unet方法.有利于减少过冲伪影和gan的训练,稳定训练 3.使用二阶降质模型可以有效去除墙壁噪声和麦田中的模糊效应。