OpenSR-SRGAN：面向多光谱地球观测数据的灵活超分辨率框架
计算机视觉与模式识别
2025-11-14 v1 机器学习
摘要
我们提出了 OpenSR-SRGAN，一个用于地球观测单目超分辨率的开源模块化框架。该软件提供了易于配置、扩展和应用于 Sentinel-2 等多光谱卫星数据的 SRGAN 类模型统一实现。用户无需修改模型代码，即可通过简洁的配置文件切换不同的网络结构、放大倍率和波段配置。该框架旨作为实用工具和基准实现，而非最先进模型。它附带了常见遥感场景的即插即用配置、对抗训练的合理默认设置，以及日志、验证和大场景推理的内置钩子。通过将基于 GAN 的超分辨技术转化为配置驱动的工作流程，OpenSR-SRGAN降低了研究人员和实践者使用 SRGAN、以可重复方式比较模型以及在多样化地球观测数据集上部署超分辨率管道的门槛。
引用
@article{arxiv.2511.10461,
title = {OpenSR-SRGAN: A Flexible Super-Resolution Framework for Multispectral Earth Observation Data},
author = {Simon Donike and Cesar Aybar and Julio Contreras and Luis Gómez-Chova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.10461},
year = {2025}
}