Unpaired Image Super-Resolution using Pseudo-Supervision
这篇文章提出了现有超分网络构造数据集时，通常采用将HR图像直接下采样或加模糊核和噪声后下采样来构造LR图像，但是这样构造的LR图像与真实LR图像有较大区别，因此使用此种方式构造的LR-HR数据集训练出的网络对真实世界的lr图片没有很好的泛化能力，往往会造成生成HR图像效果差等问题，为了解决这个问题，这篇论文提出了一种非成对的对抗网络。 盲超过程中的非成对的对抗有两种方式：一种是直接对抗，LR源图像
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