简介
简介:改进SRGAN,并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集
论文题目:Face Image Super-resolution Based On Relative Average Generative Adversarial Networks(基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率)
会议:2021 2nd Asia Symposium on Signal Processing (ASSP)
摘要:人脸图像在视觉感知和各种计算机视觉任务中起着重要作用。 然而,由于设备和环境的影响,图像往往存在分辨率低的问题。 为了解决这一问题,本文提出了一种基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率重建算法。 与生成对抗网络(GAN)中的标准判别器D(估计一个输入图像是真实和自然的概率)