2022年3月19日 · 在本文中，我们提出了srgan，一种用于图像超分辨率（sr）的生成对抗网络（gan）。据我们所知，它是第一个能够推断4倍放大因子的照片般逼真的自然图像的框架。

In this paper, we present SRGAN, a generative adversarial network (GAN) for image super-resolution (SR). To our knowledge, it is the first framework capable of inferring photo-realistic …

从SRGAN开始将GAN引入到超分领域中，后面的工作大多都加入GAN（简写为 GAN-SR）。 但是GAN本身有训练不稳定的情况，加入GAN不仅会生成丰富的细节，同时也会生成伪纹 …

超分辨率复原一直是计算机视觉领域一个十分热门的研究方向,在商业上也有着很大的用武之地,随着2014年goodflew那篇惊世骇俗的GAN发表出来,GAN伴随着CNN一起,可谓是乘风破浪,衍生 …

**SRGAN**（由 Christian Ledig 等人于 2017 年提出）开创性地将 **GAN**（Generative Adversarial Network）引入超分辨率，目标是生成更逼近真实视觉感受、更锐利的高分辨率图 …

2016年9月15日 · In this paper, we present SRGAN, a generative adversarial network (GAN) for image super-resolution (SR). To our knowledge, it is the first framework capable of inferring …

🔥 We have trained SRGAN on DIV2K dataset. 🔥 Download model weights as follows. 🚧Coming soon! Download weights file and put weights under the folder srgan/models/. Your directory structure …

srgan通过利用生成对抗网络（gan）来实现单图像超分辨率重建。 传统的方法如基于均方误差（MSE）的优化通常会导致图像平滑且缺乏细节，而 SRGAN 通过引入感知损失函 …

This is a complete Pytorch implementation of Christian Ledig et al: "Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network", reproducing their results.

srgan的核心思想是利用生成对抗网络(gan)的框架,通过对抗训练来生成高质量的超分辨率图像。 SRGAN由生成器网络和判别器网络两部分组成: 生成器网络: 接收低分辨率图像作为输入,通过 …