Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

(基于感知损失函数的实时风格转换和超分辨率重建) 一、概述 1. 图像转换问题：将一个输入图像变换成一个输出图像。 (1)流行的处理方法：图像转换的方法通常是训练前馈卷积神经网络，将输出图像与原本图像的逐像素差距作为损失函数。 (2)并行工作表示，高质量的图像可以通过用预训练好的网络提取高级特征、定义并优化感知损失函数来产生。 (3)结合以上两种方式的优点： 本文提出采用感知损失函数训练前馈网络进

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