Keras实现GAN：图像去模糊实战教程

本文主要介绍了如何利用Keras库实现生成对抗网络（GAN）在图像去模糊中的应用。生成对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个相互竞争的网络组成。2014年由Ian Goodfellow提出，GAN的核心思想是生成器通过学习噪声来生成假的图像，试图欺骗判别器，而判别器则负责区分真实和伪造的图像。 训练过程分为三个步骤： 1. 生成假输入：生成器接收随机噪声作为输入，通过一系列的卷积和反卷积操作（如ResNetblocks或Unet结构），生成看起来像真实图像的假图像。 2. 联合训练判别器：判别器接收到真实的清晰图像和生成器生成的假图像，对其进行分类，判断哪些是真实的，哪些是伪造的。这个阶段是交替进行的，判别器的性能提升会促使生成器改进其生成能力。 3. 训练整个模型：在这个步骤中，固定判别器的权重，因为生成器需要的是一个稳定的反馈机制。生成器与判别器连接，通过优化生成器的损失函数，使得生成的图像越来越接近真实，同时保持判别器无法准确区分真假。 数据集的选择至关重要，本文以GOPRO数据集为例，包含模糊和清晰两种状态的图像，分为不同的子文件夹，便于模型训练和评估。模型构建中，生成器采用了ResNetblocks，通过上采样技术恢复图像清晰度，而判别器则是典型的卷积网络结构，输出单值以判断输入是否为生成的图像。 本文的实践性很强，包括数据预处理、模型设计和训练流程的详细介绍，适合想要学习和实践GAN在图像去模糊应用的读者参考。通过本文，读者可以了解到如何将理论知识转化为实际的Keras代码，并且能应用于实际的图像处理问题中。