SRGAN的网络结构原理
时间: 2023-10-27 09:50:10 浏览: 63
SRGAN的网络结构原理是利用生成对抗网络(GAN)来进行高分辨率图像的超分辨率重建。具体实现方式是通过引入一个生成器网络和一个判别器网络来对抗地训练,生成器网络负责将低分辨率图像转换为高分辨率图像,而判别器网络则用于对比真实高分辨率图像和生成器网络生成的高分辨率图像。这样,生成器网络就逐渐学习到了如何生成更加真实、细节丰富的高分辨率图像。
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SRGAN基本网络结构概述
SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)是一种基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率重建算法。其基本网络结构由两个部分组成:生成器和判别器。
生成器是一个深度卷积神经网络,其输入为低分辨率图像,输出为高分辨率图像。生成器通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,从而将低分辨率图像转换为高分辨率图像。
判别器也是一个深度卷积神经网络,其输入为高分辨率图像或生成器生成的合成图像,输出为二进制值,表示输入图像是真实的(1)还是合成的(0)。判别器通过学习真实图像和合成图像之间的差异,从而可以判断合成图像是否逼真。
SRGAN的训练过程是基于GAN的训练过程,即生成器和判别器之间的对抗学习。在训练过程中,生成器和判别器交替训练,不断优化网络参数,使得生成器可以生成更加逼真的高分辨率图像,同时判别器可以更加准确地判断生成的图像是否真实。
SRGAN判别器网络结构
SRGAN判别器网络结构采用了基于VGG19的深度残差网络。具体结构如下:
1. 输入层:接收高分辨率图像和低分辨率图像作为输入。
2. 卷积层:使用3x3的卷积核对输入进行卷积,输出64个特征图。
3. 残差块:由两个卷积层和一个shortcut(跳跃连接)组成,用于增强网络的非线性拟合能力。
4. 批归一化层:用于加速网络的收敛速度和稳定性。
5. LeakyReLU层:用于增强网络的非线性拟合能力。
6. 最大池化层:用于减小特征图的尺寸。
7. 全连接层:用于将特征图转换为概率输出。
整个网络结构包括10个残差块和一个输出层。其中,第一个残差块采用了单独的卷积层,以便适应输入的低分辨率图像。除了输出层外,所有层都采用了批归一化和LeakyReLU层来增强网络的鲁棒性和稳定性。