ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks, ECCV2018
ESRGAN任务是超分，是ECCV18年的文章，曾在PIRM2018超分竞赛获得第一名，模型是在SRGAN基础上进行的改进；而SRGAN(CVPR17)是最早用GAN来做超分的文章，其2个特色分别是： （1）生成器使用残差块。使用残差结构主要是由于设计的网络比较深，为了保证梯度信息的有效传播，增强网络稳定性。 （2）相较同行较早使用perceptual loss，是不是它最早提出的有待考证。
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