论文解读《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》SRGAN

1 文章介绍 在本文中，作者介绍了SRGAN，这是一种用于图像超分辨率（SR）的生成对抗网络（GAN）。号称第一个能够为4倍放大因子推断出逼真的自然图像的框架。而且文章提出了一种感知损失函数，该函数由对抗损失和内容损失组成。此外，作者使用感知相似性而非像素空间相似性引起的内容损失。广泛的均值评分（MOS）测试显示，使用SRGAN可以显着提高感知质量。用SRGAN获得的MOS得分比使用任何最新方法获

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