(perceptual loss) 和對抗損失(adversarial loss). 網絡結構: 其 ...
Photo Realistic Single Image Super Resolution Using a Generative AdversarialNetwork . . 摘要:本文針對傳統超分辨方法中存在的結果過於平滑的問題,提出了結合最新的對抗網絡的方法,得到了不錯的效果。並且針對此網絡結構,構建了自己的感知損失函數。先上一張圖,展示下強大的結果: Contributions: GANs ...
2016-10-23 12:29 0 5365 推薦指數:
(perceptual loss) 和對抗損失(adversarial loss). 網絡結構: 其 ...
StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks 本文將利用 GANs 進行高質量圖像生成,分為兩個階段進行,coarse ...
概要 近年來,深度卷積神經網絡(CNNs)在單一圖像超分辨率(SISR)中進行了廣泛的探索,並獲得了卓越的性能。但是,大多數現有的基於CNN的SISR方法主要聚焦於更寬或更深的體系結構設計 ...
博客作者:凌逆戰 論文地址:基於GAN的音頻超分辨率 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10874993.html 論文作者:Sefik Emre Eskimez , Kazuhito Koishida 摘要 語音超分辨率(SSR ...
github:https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 本文主要是用了殘差學習,這篇論文也就使用了殘差結構超分網絡使得效果大大超越SOTA 移除傳統殘差網絡中不必要的模塊 。多尺度的超分(MDSR)和訓練方法。 也是NTIRE2017超分挑戰的冠軍 ...
CVPR20的文章,感覺想法挺棒的。 超分問題可以定義為$y=(x\otimes k)\downarrow_s+n$.他通常有兩大類解決方法,早期通常是使用model-based方法。 ...
Introduction 超分是一個在 low level CV 領域中經典的病態問題,比如增強圖像視覺質量、改善其他 high level 視覺任務的表現。Zhang Kai 老師這篇文章在我看到 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代碼: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN進行超分辨的研究比較流行,其中,殘差學習較大的提高了性能。本文提出了增強的深度超分辨網絡(EDST ...