但是,SRGAN 这种基于 GAN 的训练架构一直没有发生改变。有了 SRGAN 的代码,想复现一些更新的超分辨率网络时,往往只需要换一下生成器的结构,或者改一改误差的公式就行了。大部分的训练代码是不用改变的。 总结 附录:MMEditing 中的 SRGAN MMEditing 中的 SRGAN 写在mmedit/models/restorers/srgan.py这个文件里。...
--utils.py # image的操作文件--layer.py # 图层的定义文件--SRGAN.py # 模型定义文件--main.py # 主函数,包括训练及测试部分--data # 原始数据文件夹|---train|---ImageNet|---image01.png|---image02.png|---...|---test|---Set14|---image01.png|---image02.png|---... 只听到从...
我们已经描述了深度残差网络SRResNet,当使用广泛使用的PSNR度量进行评估时,该深度残差网络SRResNet在公共基准数据集上设置了新的技术状态。我们已经强调了这种PSNR聚焦图像超分辨率的一些限制,并引入了SRGAN,它通过训练GAN来增强具有对抗性损失的内容损失函数。使用广泛的MOS测试,我们已经证实,SRGAN重建的大放大因子(4×)...
srgan解读SRGAN,全称为Super-Resolution GAN,是一种用于图像超分辨率的生成对抗网络。 该网络通过GAN框架实现,生成器G负责根据低清图像生成高清图像,判别器D则用于判断生成的图像是否为高清图像。在SRGAN中,生成器的输入是低清图像,而判别器的输入是高清图像。这种设计使得SRGAN能够利用对抗误差来约束网络,从而生成更清晰...
SRGAN 超分辨率:从低分辨率(LR)图像来估计其对应高分辨率(HR)图像的任务,被称作超分辨率(SR)。 SRGAN 图像超分辨率的深度学习模型,通过生成对抗网络(GAN)的训练,将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 SRGAN 项目代码:https://github.com/tensorlayer/srgan
1.1 SRGAN：超分艺术的革新之作 SRGAN，Twitter在2017年的杰作，它旨在解决单张图片超分辨率的挑战。传统方法通过大上采样因子恢复细节时，往往牺牲了高频信息和纹理的细腻度。SRGAN的关键在于革新了损失函数，摒弃了单纯的MSE，引入感知loss，其中包括对抗性损失和内容损失。它的诞生，使得4倍超分成为可能...
ESRGAN在网络结构上进行了调整，包括使用密集连接的5个卷积层替代SRGAN的两个卷积层，并去除了全部BN层以避免生成伪影。实验表明，使用更深层网络能减少不悦的噪声。ESRGAN在Perceptual Loss上也有优化，限制特征在激活前，以获得更多丰富的信息并保持亮度分布接近GT。此外，ESRGAN还引入了网络插值方法，通过先...
[1]SRGAN 源代码地址:https://github.com/leftthomas/SRGAN.git [2]SRGAN 论文地址:https://arxiv.org/abs/1609.04802 SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Networks)是一种用于图像超分辨率(Super-Resolution, SR)的生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)架构。SRGAN 能够将低分辨率图像放大到...
SRGAN论文的核心在于引入生成对抗网络(GAN)来解决超分辨率(SISR)问题，实现从低分辨率图像到高分辨率图像的生成，以达到逼真的图像效果。其主要贡献体现在网络结构、损失函数和实验设计上。网络结构方面，SRGAN采用了一种34层的ResNet作为生成器，使用PReLU作为激活函数。判别器部分则采用VGG11结构，但去除了...
SRGAN模型基于VGG网络特征构建内容损失函数(content loss),代替了之前的MSE损失函数,通过生成器和判别器的对抗学习取得了视觉感知上更好的重建结果。 3 模型训练 大多数超分重建任务的数据集都是通过从高分辨率图像进行下采样获得,论文中往往选择ImageNet数据集,由于我们这里打算专门对人脸进行清晰度恢复,因此选择了一个...