esrgan_港中文-商汤联合实验室:ECCV2018 PIRM-SR 超分辨率比赛冠军:ESRGAN(已开源)...
Summary:中科院和京东AI研究院提出:改进SRN人脸检测算法,目前业界最强!
Author:Amusi
Date:2019-02-09
微信公众号:CVer
原文链接:香港中文大学-商汤联合实验室:ECCV2018 PIRM-SR 超分辨率比赛冠军:ESRGAN(论文+开源代码)
前戏
前几天分享了很多论文,各种SOTA。比如(点击可访问):
- 中科院和京东AI研究院提出:改进SRN人脸检测算法,目前业界最强!
- 德克萨斯大学提出:One-stage目标检测最强算法 ExtremeNet
- 商汤等提出:统一多目标跟踪框架
本文分享一篇ECCV 2018 Workshop:PIRM2018-SR competition (region 3) 超分辨率比赛的冠军方案,代码已经开源
正文
《ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks》
arXiv: https://arxiv.org/abs/1809.00219
github:https://github.com/xinntao/ESRGAN
作者团队:香港中文大学-商汤联合实验室等
注:2018年09月18日出炉的paper
Abstract:超分辨率生成对抗网络(SRGAN)是一项开创性的工作,能够在单一图像超分辨率下生成逼真的纹理。However, the hallucinated details are often accompanied with unpleasant artifacts.。为了进一步提高视觉质量,我们彻底研究了SRGAN的三个关键组成部分 - 网络架构,对抗性损失和感知损失,并改进它们中的每一个以获得增强型SRGAN(ESRGAN)。特别是,我们在没有批量标准化的情况下引入剩余残差密集块(RRDB)作为基本网络构建单元。此外,我们借用 relativistic GAN的观点,让鉴别器预测相对真实性而不是绝对值。最后,我们通过使用激活前的特征来改善感知损失,这可以提供更强的亮度一致性和纹理恢复的监督。受益于这些改进,所提出的ESRGAN实现了始终如一的更好的视觉质量,具有比SRGAN更逼真和自然的纹理,并在PIRM2018-SR挑战赛中获得第一名。
提出的方法
A.Network Architecture:: 1) remove all BN layers; 2) replace the original basic block with the proposed Residual-in-Residual Dense Block (RRDB)
B.Relativistic Discriminator
C.Perceptual Loss
D.Network Interpolation
实验结果
开源代码
下面两个链接都是开源代码,后者是basic
https://github.com/xinntao/ESRGAN
https://github.com/xinntao/BasicSR
注:最近的CVPR 2019 NTIRE Workshop 已经开始了~
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