《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》阅读笔记

Abstract 尽管我们已经利用更快更深的卷积神经网络(CNN)突破了单一图像超分辨率的速度和精度，但有一个中心问题仍没有完美解决：当对放大很多倍的图像进行超分辨率时，我们该如何更好的恢复图像的纹理细节？  以最优化思想为基础的超分辨率方法主要受到目标函数的驱使，最近的一些相关项目均以最小化平均方差重建误差为目标，这样得到的结果有很大的信噪比，但是往往图像会缺失高频细节并且视觉效果很差。  因此

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