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经典图像超分辨率算法 Real-ESRGAN
先来看下 GAN 来利用到图像超分辨率的经典办法 Real-ESRGAN。
生成网络是 ESRGAN 的生成网络，放弃不变，首先用 L1 loss，训练以 PSRN 为导向的网络，取得的模型称为 Real-ESRNet，而后 Real-ESRNet 的网络参数进行网络初始化，同时应用 L1 loss、perceptual loss、GAN loss 损失函数，训练最终的网络 Real-ESRGAN。训练数据能够本人收集，应用进化办法，构建样本对。细节的生成能力依靠 GAN 的作用，GAN 的生成能力的倒退进化曾经经验了多年，在此不做赘述，但从理论利用中看，对于图片生成的真实性和多样性依然有待晋升。
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