【深度学习】 - 作业7: 图像超分辨率重建

课程链接: 清华大学驭风计划

代码仓库：Victor94-king/MachineLearning: MachineLearning basic introduction (github.com)

驭风计划是由清华大学老师教授的，其分为四门课，包括: 机器学习(张敏教授) ， 深度学习(胡晓林教授), 计算机语言(刘知远教授) 以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名，除了数据结构与算法其他单科均为第一名。代码和报告均为本人自己实现，由于篇幅限制，只展示任务布置以及关键代码，如果需要报告或者代码可以私聊博主

机器学习部分授课老师为胡晓林教授，主要主要通过介绍回归模型，多层感知机，CNN，优化器，图像分割，RNN & LSTM 以及生成式模型入门深度学习

有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~

任务介绍

1. 任务简介

本次案例将使用生成对抗网络来实现4倍图像超分辨任务，输入一张低分辨率图像，生成器会生成一张4倍超分辨率的图像，如图1所示。生成对抗网络选用SRGAN结构 ^[1] 。本案例训练集使用DIV2K数据集 ^[2] ，包含有800张2K左右高分辨率的图像和800张对应的低分辨率图像；测试集使用DIV2K