图像的超分辨率重建SRGAN与ESRGAN

SRGAN 传统的图像超分辨率重建方法通常都是放大较小的倍数，当放大倍数在4倍以上时就会出现过分平滑的现象，使得图像出现一些非真实感。SRGAN借助于GAN的网络架构生成图像中的细节。git 训练网络使用均方偏差（MSE）可以得到较高的峰值信噪比（PSNR），可是恢复出来的图像会丢失图像的高频细节信息，在视觉上有很差的体验感。SRGAN利用感知损失（perceptual loss）和对抗损失（ad

>>阅读原文<<