原文:"ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks" 笔记

. 论文简介 ESRGAN: Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Networks为ECCV workshop文章,该方法在PIRM SR比赛 PIRM SR Challenge 中取得第一名,本论文提出的一些关于超分辨率重建的相关内容具有研究价值,因此单独拿出来记录一下。原文给出代码,需要请戳我。 . 具体方法及内容 . 网络结构 ...

2018-09-25 17:07 0 4463 推荐指数:

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GLEAN: Generative Latent Bank for Large-Factor Image Super-Resolution【阅读笔记

CVPR21 有被后面的视觉效果惊艳到。 现在利用GAN的SR方法主要可以分为两类:   1. 利用adversarial loss。 这种情况下generator要同时捕捉自然图像的特点,又要保留gt的特征。这就限制了generator估计真实图像流型的能力,导致结果出现artifacts ...

Tue Mar 23 00:55:00 CST 2021 0 588
 
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