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原创 图像清晰化代码实战详解——基于tensorflow2.x（适合新手）

观前须知： 1.需要先大概了解卷积运算 2.需要大概了解tensorflow2基本操作 本文主要详解代码实战，原理仅简单介绍 原理简介： 模型结构为U-net，主要通过一系列卷积和反卷积，最终将原图像大小翻倍（像素翻倍），实现清晰化。通过跨层concat（拼接），可以使模型同时具有提取抽象特征以及提取细节的能力。（注意concat是某个维度上的拼接，而不是直接相加）。模型的输入是一张图片，输出的图片长度宽度均为原图的两倍，可以达到比原图更清晰的效果。U-net结构图如下，转自知乎。 代码详