SRGAN

摘要：       儘管使用更快更深的卷積神經網絡在單圖像超分辨率的準確性和速度方面取得了突破，但一個核心問題仍然很大程度上未解決：當我們在大的升級因子上超分辨時，我們如何恢復更精細的紋理細節？基於優化的超分辨率方法的行爲主要由目標函數的選擇驅動。近期工作主要集中在最小化均方重建誤差。由此產生的估計具有高峯值信噪比，但它們通常缺乏高頻細節，並且在感知上它們不能滿足在較高分辨率下預期的保真度的感覺上

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