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来源：冲顶技术团队栏目：教程日期：2024-11-17

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5、 SRGAN深度卷积神经网络在单个图像实现超分辨率在速度和精度上取得了突破，但是仍然存在一个核心问题：当在放大因子下的超5、 SRGAN深度卷积神经网络在单个图像实现超分辨率在速度和精度上取得了突破，但是仍然存在一个核心问题：当在放大因子下的超图8.网络整体结构。该网络包含对称卷积（编码器）和反卷积（去编码器）层。每隔几层（在本文实验中是两层）就有一个skip图8.网络整体结构。该网络包含对称卷积（编码器）和反卷积（去编码器）层。每隔几层（在本文实验中是两层）就有一个skip图4 该图显示了SRCNN和FSRCNN的网络结构。FSRCNN主要在三个方面与SRCNN不同。首先，FSRCNN采用原始的低分辨率图像图3 (a): Advanced Model，带有递归监督和skip connection。重建网络是共享的，用于递归预测。使用中间递归的所有预测来获得最终图2 DRCN架构与SRCNN类似，DRCN分为三个模块，第一个是Embedding network，相当于特征提取；第二个是Inference network,3、FSRCNN本文旨在加速SRCNN，提出了一个compact hourglass-shape 的CNN结构ImageTitle，主要在三个方面进行了改进：1）3、FSRCNN本文旨在加速SRCNN，提出了一个compact hourglass-shape 的CNN结构ImageTitle，主要在三个方面进行了改进：1）1、 SRCNN 本文首次提出将深度学习技术应用于SR，得到经典的SRCNN（Super-Resolution CNN）模型。SRCNN结构很简单，但是6、 Red本文提出了一个由对称的卷积层——反卷积层构成的网络结构，称为Red-Net（Residual Encoder-Decoder Networks）。如图6、 Red本文提出了一个由对称的卷积层——反卷积层构成的网络结构，称为Red-Net（Residual Encoder-Decoder Networks）。如图6、 Red本文提出了一个由对称的卷积层——反卷积层构成的网络结构，称为Red-Net（Residual Encoder-Decoder Networks）。如图SRGAN、ESRGAN 还原效果天玑 1200 的 ETHZ 提升 90%，MediaTek V2（FP16）提升 60%，SRGAN（INTB）提升 43%，U-Net（INTB）提升 45%。研究者在 * *SRGAN 的基础上进行了改进，包括改进网络的结构、判别器的判别形式，以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练ESRGAN：ESRGAN改进自SRGAN ，主要用来做视频超分辨率。与SRGAN的深层模型越来越难以训练相反，更深层次的 ESRGAN虽然说图像超分辨在三四年前就有一些激动人心的工作，比如 CVPR 2017 上的 SRGAN。但是，超分辨率的倍数一般还在宽高 4 倍（在论文Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network中描述了SRGAN算法。之前的深度I train SRGAN, ESRGAN based on thousand galaxy pictures and generate high resolution pictures from low resolution pictures为达到视频超分辨率重建的目的，本书介绍对比了几种插值算法，并推荐了其中的深度学习方法，最终详述了优化后的新方法 SRGAN。为达到视频超分辨率重建的目的，本书介绍对比了几种插值算法，并推荐了其中的深度学习方法，最终详述了优化后的新方法 SRGAN。

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