簡介
簡介：針對傳統的超分辨率重建技術所重建的圖像過于光滑且缺乏細節的問題，作者提出了一種改進的生成對抗圖像超分辨率網絡。 該改進方法基于深度神經網絡，其生成模型包含多層卷積模塊和多層反卷積模塊，其中在感知損失基礎上增加了跳層連接和損失函數。 該判別模型由多層神經網絡組成，其損失函數基于生成式對抗網絡生成的判別模型損失函數。
論文題目：Image Super-resolution Reconstruction Based on an Improved Generative Adversarial Network（基于改進生成對抗網絡的圖像超分辨率重建）
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