Подробное обсуждение различных компонентов, функций потерь и показателей, используемых для суперразрешения с использованием глубокого обучения. Написано Бхаратх Раджем с учетом отзывов от Йони Осин . Вступление Суперразрешение - это процесс восстановления изображения с высоким разрешением (HR) из заданного изображения с низким разрешением (LR). Изображение может иметь «более низкое разрешение» из-за меньшего пространственного разрешения (т. Е. Размера) или из-за ухудшения..

Оригинальная статья: Фотореалистичное сверхвысокое разрешение одиночного изображения с использованием генеративно-состязательной сети Введение В приведенной выше статье предлагается нейронная сеть на основе остаточных блоков для суперразрешения изображений, потеря VGG для улучшения потери MSE, которая часто не обеспечивает точное создание изображений SR. Методы SRGAN из статьи также включают в себя обучение модели с потерей противника вместе с потерей контекста для дальнейшего..