Keras实现GAN：图像去模糊实战与ResNet结构详解

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow在2014年提出，用于解决诸如图像生成、图像修复等任务。在本文中，我们将探讨如何使用Keras库来构建GAN应用于图像去模糊，以提高图像质量。GAN主要由两个神经网络构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。 生成器的作用是接收输入噪声，通过一系列的处理生成看似真实的图像。在训练过程中，生成器的目标是欺骗判别器，使其无法区分真实图像和生成的图像。判别器则负责判断输入是否为真实样本，它的目标是尽可能准确地区分真假。整个训练过程分为三个步骤： 1. **生成假输入**：生成器根据输入的随机噪声生成模糊的图像，试图模仿真实图像的分布。 2. **联合训练**：判别器同时接受真实图像和生成器的输出，通过比较它们来学习区分真假。在这个阶段，生成器的输出不直接反馈，仅依赖判别器的反馈来改进。 3. **整体训练**：在某些迭代中，判别器的权重保持不变，只训练生成器。这种策略有助于防止生成器过快适应，让其持续生成更具挑战性的图像。 对于图像去模糊应用，生成器可能采用ResNetblocks或UNet架构，这里以ResNetblocks为例，它能捕捉图像处理过程的细节。生成器网络包括9个ResNet块，每个块包含卷积层，通过上采样操作放大模糊图像并添加归一化层。 判别器的设计通常采用卷积网络，输出单个值以评估输入的真实性。Keras中的实现包括一系列卷积层，逐步提取特征以作出判断。 数据集部分，本文使用来自GOPRO的数据集，包括不同场景下的模糊图像和对应的清晰图像，分为A（模糊）和B（清晰）两个类别。模型训练前，需要准备并划分这些数据，以便GAN可以学习和改进。 总结来说，本文提供了使用Keras搭建GAN进行图像去模糊的具体实践步骤，包括网络结构设计、数据预处理以及训练过程中的关键参数调整。通过这种方式，我们可以生成更加清晰的图像，提升图像恢复的质量。