models.vgg19函数详解

`models.vgg19` 是 torchvision 库中提供的一个函数，用于实例化 VGG-19 模型。它的作用是创建一个 VGG-19 模型的对象，可以用于图像分类、特征提取等任务。

函数的定义如下：

models.vgg19(pretrained=False, progress=True, **kwargs)

参数说明：
- `pretrained`：一个布尔值，表示是否加载在 ImageNet 数据集上预训练的权重。默认为 `False`，表示不加载预训练权重。如果设置为 `True`，则会自动下载并加载预训练的权重。
- `progress`：一个布尔值，表示是否显示下载进度条。默认为 `True`，表示显示下载进度条。
- `**kwargs`：其他可选参数，用于对模型进行进一步的定制。

返回值：
- 返回一个 VGG-19 模型对象。

使用示例：

import torchvision.models as models

vgg = models.vgg19(pretrained=True)

在示例中，通过调用 `models.vgg19(pretrained=True)`，创建了一个 VGG-19 模型对象，并将其赋值给变量 `vgg`。设置 `pretrained=True` 表示加载在 ImageNet 数据集上预训练的权重。

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### Real-ESRGAN 损失函数详解

#### 损失函数概述
Real-ESRGAN采用了多种损失组合来优化模型性能，这些损失共同作用于提升生成图像的质量并减少伪影。具体来说，总损失由感知损失(perceptual loss)、对抗损失(adversarial loss)以及Charbonnier损失(Charbonnier Loss)构成[^3]。

#### Charbonnier损失
为了提高网络对于噪声数据的鲁棒性和防止过拟合现象的发生，在像素级重建上引入了Charbonnier损失。该损失定义如下：

\[ L_{charb}(I, \hat{I}) = \sum_p\sqrt{(I(p)-\hat{I}(p))^2+\epsilon^2} \]

其中\( I \)表示原始高分辨率图像，而 \( \hat{I} \) 则代表通过低分辨率输入预测得到的结果；参数 \( p \) 遍历整个图片平面内的每一个位置；常数项 \( \epsilon=10^{-6} \)，用于稳定根号运算过程中的数值计算稳定性[^4]。

import torch.nn as nn

class CharbonnierLoss(nn.Module):
    """Charbonnier Loss (L1)"""

    def __init__(self, eps=1e-6):
        super(CharbonnierLoss, self).__init__()
        self.eps = eps

    def forward(self, x, y):
        diff = x - y
        loss = torch.sum(torch.sqrt(diff * diff + self.eps))
        return loss

#### 感知损失
除了传统的均方误差(MSE)之外，还加入了基于预训练VGG特征提取层之间的差异度量——即所谓的“感知损失”。这种做法有助于捕捉到更高层次语义信息的一致性，从而使得最终输出更加自然逼真。

from torchvision import models
import torch.nn.functional as F

class PerceptualLoss(nn.Module):
    
    def __init__(self):
        super(PerceptualLoss, self).__init__()
        vgg = models.vgg19(pretrained=True).features[:35].cuda()
        for param in vgg.parameters():
            param.requires_grad_(False)
        self.loss_network = vgg.eval()

    def forward(self, sr_images, hr_images):
        perception_loss = F.mse_loss(
            self.loss_network(sr_images), 
            self.loss_network(hr_images),
            reduction='mean'
        )
        return perception_loss

#### 对抗损失
最后，为了进一步增强细节表现力，特别是针对复杂场景下的纹理再现效果，采用了一种改进型GAN框架来进行端到端的学习。不同于以往仅依赖全局判别机制的设计思路，这里特别强调局部区域的真实性评估，并利用U-net结构充当更强有力的判别者角色，以此促进更精细级别的对抗训练过程。

adversarial_criterion = nn.BCEWithLogitsLoss().cuda()

def adversarial_loss(discriminator_output, target_is_real):
    if target_is_real:
        labels = torch.ones_like(discriminator_output).cuda()
    else:
        labels = torch.zeros_like(discriminator_output).cuda()
        
    adv_loss = adversarial_criterion(discriminator_output, labels)
    return adv_loss