论文开头放出了Real-ESRGAN的效果图 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决现实世界中一般的退化图像。在这项工作中,我们将强大的ESRGAN扩展到实际的恢复应用(即Real-ESRGAN),该应用使...
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...
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...
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...
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...
1、SRGAN:把HR和重构图同时放入训练好的权重固定的VGG网络,取vgg网络某一个卷积层的输出feature map,同时比较HR和重构图在feature map的差异 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 ...