Abstrakt. Super-Resolution Generative Adversarial Network (SR-GAN) [1] är ett seminalt arbete som kan generera realistiska texturer under en enda bild super-upplösning. Men de hallucinerade detaljerna åtföljs ofta av obehagliga artefakter. För att ytterligare förbättra den visuella kvaliteten studerar vi noggrant tre viktiga komponenter i SRGAN-nätverkets arkitektur, kontrarimal förlust och perceptuell förlust, och förbättrar var och en av dem för att härleda en förbättrad SRGAN (ESRGAN). I synnerhet introducerar vi Residual-in-Residual Dense Block (RRDB) utan batch normalization som den grundläggande nätverksbyggande enheten. Dessutom lånar vi idén från relativistisk GAN [2] för att låta discriminatorn förutsäga relativ realitet istället för absolut värde. Slutligen förbättrar vi den perceptuella förlusten genom att använda funktionerna före aktivering, vilket kan ge en starkare övervakning för ljusstyrkans konsistens och texturåterställning. För att dra nytta av dessa förbättringar uppnår ESRGAN konsekvent bättre visuell kvalitet med mer realistiska och naturliga texturer än SRGAN och vann första plats i PIRM2018-SR Challenge 1 [3]. Koden finns på https://github.com/xintao/ESRGAN.
Wang m.fl. REF förbättrar de tidigare ramarna genom att införa Residual-in-Residual Dense Block (RSDB) i det föreslagna ESRGAN.
ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}