【论文阅读】SRGAN
学习资料
- 论文题目:基于生成对抗网络的照片级单幅图像超分辨率(Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network)
- 论文地址:https://arxiv.org/abs/1609.04802
代码:GitHub - xiph/daala: Modern video compression for the internetGitHub - jbhuang0604/SelfExSR: Single Image Super-Resolution from Transformed Self-Exemplars (CVPR 2015)http://cv.snu.ac.kr/research/DRCN/https://twitter.box.com/s/lcue6vlrd01ljkdtdkhmfvk7vtjhetogGitHub - david-gpu/srez: Image super-resolution through deep learning
1. WHY
现有方法的局限性
特点/优点:主要关注最小化均方重建误差(MSE)(目标函数);能提高峰值信噪比(PSNR)(目标函数)
缺点:恢复的图像缺乏高频细节;在感知上不令人满意;无法匹配在更高分辨率下预期的保真度,尤其在大放大因子下问题更明显。
GAN 的优势及应用潜力
GAN 为生成具有高感知质量的逼真自然图像提供了框架,可使重建向自然图像流形移动,有潜力解决超分辨率问题中的感知质量不佳问题。
2. WHAT
问题设定
在单图像超分辨率(SISR)的任务中:
目标阐述
其目的在于依据低分辨率输入图像来估计出超分辨率图像
。其中
是其对应的高分辨率图像
的低分辨率版本,高分辨率图像仅在训练期间提供。
低分辨率图像的来源
这里所提到的低分辨率输入图像()是与之对应的高分辨率图像(
)的低分辨率版本。并且,高分辨率图像仅在训练阶段才会被提供。
在训练过程中,低分辨率输入图像()是通过以下方式获取的:
- 首先对高分辨率图像(
)应用高斯滤波器。
- 接着进行具有特定降采样因子(
)的降采样操作。(本文中
)
图像的描述方式
对于具有个颜色通道的图像:
- 低分辨率输入图像(
)用大小为
来描述。
- 超分辨率图像(
)则用
来描述。
2.1. SRGAN
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