SRGAN 模型的对比分析

Fatemeh Rezapoor Nikroo; Ajinkya Deshmukh; Anantha Sharma; Adrian Tam; Kaarthik Kumar; Cleo Norris; Aditya Dangi

SRGAN 模型的对比分析

计算机视觉与模式识别 2024-12-18 v2 人工智能计算与语言图像与视频处理

作者: Fatemeh Rezapoor Nikroo , Ajinkya Deshmukh , Anantha Sharma , Adrian Tam , Kaarthik Kumar , Cleo Norris , Aditya Dangi

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摘要

在本研究中，我们评估了多个最先进的SRGAN（超分辨率生成对抗网络）模型——ESRGAN、Real-ESRGAN和EDSR——在经历退化流水线处理的真实世界图像基准数据集上的性能。我们的结果表明，某些模型似乎在保持视觉质量的同时显著提高了输入图像的分辨率，这使用Tesseract OCR引擎进行评估。我们观察到来自huggingface的EDSR-BASE模型在量化指标和主观视觉质量评估方面均以最小的计算开销优于其余候选模型。具体而言，EDSR生成具有更高峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）值的图像，并且使用Tesseract OCR引擎可返回高质量OCR结果。这些发现表明，EDSR是一种鲁棒且有效的单图像超分辨率方法，可能特别适用于高视觉保真度至关重要且需优化计算的应用场景。

关键词

超分辨率 SRGAN ESRGAN Real-ESRGAN EDSR 图像质量 OCR

引用

@article{arxiv.2307.09456,
  title  = {A comparative analysis of SRGAN models},
  author = {Fatemeh Rezapoor Nikroo and Ajinkya Deshmukh and Anantha Sharma and Adrian Tam and Kaarthik Kumar and Cleo Norris and Aditya Dangi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2307.09456},
  year   = {2024}
}

备注

9 pages, 6 tables, 2 figures

SRGAN 模型的对比分析

摘要

关键词

引用

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