KernelGAN: Blind Super Resolution Kernel Estimation using an Internal-GAN

1. 介紹 論文的出發點是要發掘patch上的自相關分佈，通過生成器G生成LR downsample後的版本和LR自己相應的patch在分佈上更相似（通過D網絡判別學到），從而學習出LR的降質過程，和ZSSR一樣，這個工作也是在單圖上進行訓練和測試，不同的是，這裏像ZSSR一樣使用bicubic作爲默認降質，而是利用GAN利用自身分佈去學習自己降質的過程。其中G網絡用來學習降採樣，當G網絡被訓練好

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