esrgan:增强型SRGAN。 PIRM冠军:感知超分辨率挑战-源码

上传者: 42123191 | 上传时间: 2021-10-18 10:40:56 | 文件大小: 5.98MB | 文件类型: -
ESRGAN:增强的超分辨率生成对抗网络 用于图像超分辨率的Pipeine任务基于经常引用的论文(Wang Xintao等人),于2018年发布。 简而言之,图像超分辨率(SR)技术可从观察到的较低分辨率(LR)图像重建高分辨率(HR)图像或序列,例如将720p图像放大为1080p。 解决此任务的常用方法之一是使用能够从LR图像中恢复HR图像的深度卷积神经网络。 而ESRGAN(增强型SRGAN)就是其中之一。 ESRGAN的要点: 基于SRResNet的架构,带有残存残存块; 上下文,感性和对抗性损失的混合体。 使用上下文损失和感知损失来进行适当的图像放大,而对抗损失则使用鉴别器网络将神经网络推向自然图像流形,该鉴别器网络经过训练以区分超分辨图像和原始照片级逼真的图像。 技术领域 作为深度学习任务的管道运行者的Catalyst 。 这个新的,发展Swift的。 可以大大减少样板代

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