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论文笔记——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks
基本信息 标题：ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 简称：ESRGAN 时间：2018年初版，1 Sep 2018, ECCV2018 PIRM Workshop 作者：Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu, Jinjin Gu, Yihao Liu, Chao Dong, Chen Change Loy, Yu Qiao, Xiaoou Tang； CUHK-SeSRGAN 图像超分辨率重建（Keras）
文章目录 前言一、SRGAN1.训练步骤2.生成器3.判别器 二、其他准备1.数据读取2.VGG19提取特征4.训练过程完整代码5. 预测过程 总结 前言 SRGAN 网络是用GAN网络来实现图像超分辨率重建的网络。训练完网络后。只用生成器来重建低分辨率图像。网络结构主要使用生成器（GeneraGAN 超分辨率的资料摘录
本篇博客主要记录了这几天我在查找资料时的收获概述，大概也指明了博客中提及到的文章的一部分主要内容，方便大家做一个筛选。 SRGAN With WGAN，让超分辨率算法训练更稳定 SRGAN 是基于 GAN 方法进行训练的，有一个生成器和一个判别器，判别器的主体使用 VGG19，生成器是一连串的 ResidSRGAN的原理及Pytorch实现
follow this repo: https://github.com/aladdinpersson/Machine-Learning-Collection/tree/master/ML/Pytorch/GANs/SRGAN paper: https://arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf 介绍 号称是第一个将GAN应用于图像超分辨率的论文 Super-Resolution, SR Single Image Super Resolutio