论文解读之Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

最新推荐文章于 2025-03-10 19:46:25 发布
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分类专栏： 深度学习 深度学习'
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该论文源自CVPR 2017，提出了一种创新的感知损失（perceptual loss）用于图像转换任务，如超分辨率。传统方法常使用MSE损失，而感知损失则能生成更符合人类视觉审美的结果。论文通过实验对比展示了使用感知损失的超分辨率结果，尽管PSNR较低，但在视觉效果上更优。网络结构包含图像转换网络和VGG16损失网络，通过计算经过损失网络处理后的输出与输入的差异来计算损失。

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论文名称：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

来源：      CVPR 2017


这是一篇提出一种创新loss处理方式的论文，用来证明结果的实验有2个，分别为图像风格转换和超分辨率，本文中只针对超分辨率进行比较


首先，作者提出，超分辨率、图像风格转换、去噪其实都可以归类为 image transformation任务，然而，目前这类任务的loss都是MSE loss，与之相对的，作者提出了一种新的loss来解决此类问题，即为 perceptual loss


图像感知损失其实并不陌生，GAN就是如此，利用感知loss产生的结果更符合人的审美和感知（但是psnr不高）。

作者的网络结构如下图所示：


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