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深度学习基于GAN实现人脸图像超分辨率重建实战task2

2022-01-07 281
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简介： 天池龙珠计划深度学习训练营学习笔记

天池龙珠计划深度学习训练营学习笔记


SRGAN超分辨模型

随着生成对抗网络GAN的发展，生成器和判别器的对抗学习机制在图像生成任务中展现出很强大的学习能力。Twitter的研究者们使用ResNet作为生成器结构，使用VGG作为判别器结构，提出了SRGAN模型

生成器结构包含了若干个不改变特征分辨率的残差模块和多个基于亚像素卷积的后上采样模块。

判别器结构则包含了若干个通道数不断增加的卷积层，每次特征通道数增加一倍时，特征分辨率降低为原来的一半。

SRGAN模型的损失函数包括两部分，内容损失与对抗损失。

对抗损失就是标准的GAN损失，而内容损失则是基于VGG网络特征构建，它代替了之前SRCNN使用的MSE损失函数

SRGAN通过生成器和判别器的对抗学习取得了视觉感知上更好的重建结果。不过基于GAN的模型虽然可以取得好的超分结果，但是也往往容易放大噪声

文章标签：
编解码
机器学习/深度学习
关键词：
深度学习图像
深度学习实战
深度学习gan
深度学习人脸
深度学习分辨率
Tianchi_Michael
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