因为:
1)基于srGAN 网络,该网络加入了特征图的损失函数,这样可以很好保留高频信息,能更好的保留边缘。特征图的损失函数如下图所示:
该公式将原图和生成图特征值差的平方做为损失函数。
2)由于有对抗损失的存在,可以很好的降低误检率。
3)最重要的一点是在有透明度的场景下,语义分割网络只能“提取”元素,无法“还原”元素。而GAN 网络不仅可以在提取元素的同时还原出未叠加时的像素情况。
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