2.2.1 生成网络G(SRResNet-) 该文的最终目标是训练一个生成函数G,给定一个LR的图像输出对应的HR图像。为了实现这一点,我们训练一个发生成网络作为一个由θGθG参数化的前馈CNNGθGCNNGθG。这里θG={W1:L;b1:L}θG={W1:L;b1:L}表示L层深度网络的权值和偏差,是通过优化SR特定的损失函数lSRlSR得到的。
SRResNet 为了最大化 PSNR 性能，我们决定实现 SRResNet 网络，它在标准基准上达到了当前最佳的结果。原论文（https://arxiv.org/abs/1609.04802）提到一种扩展方式，允许修复更高频的细节。和上文描述的残差网络一样，SRResNet 的残差块架构基于这篇文章（http://torch.ch/blog/2016/02/04/resnets.html）。
SRResNet的结构由多个残差块堆叠而成,每个残差块包含了多个卷积层和批量归一化层,并通过跳跃连接实现了残差学习。 残差学习 残差学习是指在模型中引入跳跃连接,将输入特征图直接添加到输出特征图上,这样可以更好地学习图像的细节信息。通过残差学习,模型可以更深层次地学习到图像的特征,从而提高重建图像的质量。 堆叠...
SRResNet-VGG22表示只用生成器,没有判别器(即不用adversarial loss),生成器的损失函数为VGG low-level特征图上的loss。 从试验结果可以看出,SRResNet的PSNR最高,而SRGAN的看着更真实。
SRResNet算法通过将ResNet应用于超分辨率重建任务中,实现了更好的重建效果。它通过将低分辨率图像作为输入,经过多个残差块(residual block)进行特征提取和重建操作,最终得到高分辨率的重建图像。同时,SRResNet还引入了残差学习和对抗损失等技术,进一步提高了重建图像的质量。
SRResNet的训练过程采用了对抗生成网络(GAN)的思想。生成器网络(SRResNet)负责生成高分辨率图像,而判别器网络则负责判断生成图像和真实图像的区别。通过对抗训练,SRResNet能够生成更加真实和细致的高分辨率图像。 SRResNet的代码示例 以下是一个使用TensorFlow实现SRResNet的简单代码示例: ...
图3:左上:双立方插值,右上:SRCNN,左下:感知损失,右下:SRResNet。SRCNN、感知损失和 SRResNet 图像由对应的模型输出。 感知损失(Perceptual loss) 尽管SRCNN 优于标准方法,但还有很多地方有待改善。如前所述,该网络不稳定,你可能会想优化 MSE 是不是最佳选择。
本文介绍了三种不同的卷积神经网络(SRCNN、Perceptual loss、SRResNet)在单图像超分辨率集上的实际应用及其表现对比,同时也探讨了其局限性和未来发展方向。 单图像超分辨率技术涉及到增加小图像的大小,同时尽可能地防止其质量下降。这一技术有着广泛用途,包括卫星和航天图像分析、医疗图像处理、压缩图像/视频增强及其他应...
cnnpytorchsuper-resolutionsrgansrresnet UpdatedJan 15, 2021 Python Tensorflow implementation of "Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network" (Ledig et al. 2017) deep-learningtensorflowgenerative-adversarial-networkganconvolutional-neural-networkssuper-resolutionvgg19srgan...
通过将读取的图像下采样,亮度降低等处理生成低照度低分辨率图像,并将该图像与高分辨率图像作为数据对输入学习模型,以便改进SRResNet的训练数据对的生成方式,优化训练过程,从而构建面向单帧低照度彩色图像的基于改进SRResNet训练的超分辨率重建方法.实验结果表明:与现有流行的图像超分辨率重建方法相比,该方法的峰值信噪比(...