基于 ESRGAN 利用双重感知损失进行单图像超分辨率重建
图像与视频处理
2022-01-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
感知损失的提出解决了逐像素差异损失函数导致重建图像过度平滑的问题，在单图像超分辨率重建领域取得了显著进展。此外，生成对抗网络（GAN）被应用于超分辨率领域，有效提升了重建图像的视觉质量。然而，在高放大倍数条件下，网络过度的异常推理会产生一些失真结构，使得重建图像与真实图像之间存在一定偏差。为从根本上提升重建图像质量，本文提出一种称为双重感知损失（DP Loss）的有效方法，用于替代原始感知损失以解决单图像超分辨率重建问题。由于 VGG 特征与 ResNet 特征之间具有互补性，所提 DP Loss 兼顾了同时学习两种特征的优势，显著改善了图像的重建效果。在基准数据集上的定性与定量分析表明，所提方法优于当前最先进的超分辨率方法。
引用
@article{arxiv.2201.06383,
title = {Dual Perceptual Loss for Single Image Super-Resolution Using ESRGAN},
author = {Jie Song and Huawei Yi and Wenqian Xu and Xiaohui Li and Bo Li and Yuanyuan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.06383},
year = {2022}
}