《ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks》介绍及代码

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#深度学习 #计算机视觉 #图像处理

本文介绍了2018年ECCV论文《ESRGAN：增强型超分辨率生成对抗网络》中的关键改进，包括移除BN层、使用相对鉴别器、感知损失优化和网络插值策略。RRDB结构的引入和优化显著提升了SRGAN的泛化能力和视觉质量。

RRDB是由2018年发表在ECCV的《ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks》提出的，该论文提出的方法在PIRM2018-SR Challenge中获得了第一名。代码。文章主要是在SRGAN的改动，SRGAN网络架构如下图所示：

在这里插入图片描述

论文的主要工作有三个：

1. 修改了SRGAN的网络架构，去掉了所有的BN层，将原始基础的残差块用提出的RRDB替换，如下图所示：
在这里插入图片描述
这样做的原因为：
（1）BN层在训练期间使用批次的均值和方差对特征进行归一化，在测试期间使用整个训练数据集的估计均值和方差。当训练和测试数据集的统计数据差异很大时，BN层往往引入不适的伪影，限制了泛化能力，去掉BN层减少了计算复杂度以及内存
（2）根据已有的知识可以发现，网络层数和连接越多，效果越好。RRDB引入了更深和更复杂的架构，具有residual-in-residual结构，不需要担心梯度爆炸等问题。在主路上使用密集块，提高了网络能力。

2. 使用相对判别器代替了标准的判别器。如下图所示：
在这里插入图片描述
对

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