Unpaired Image Super-Resolution using Pseudo-Supervision
這篇文章提出了現有超分網絡構造數據集時，通常採用將HR圖像直接下采樣或加模糊核和噪聲後下採樣來構造LR圖像，但是這樣構造的LR圖像與真實LR圖像有較大區別，因此使用此種方式構造的LR-HR數據集訓練出的網絡對真實世界的lr圖片沒有很好的泛化能力，往往會造成生成HR圖像效果差等問題，爲了解決這個問題，這篇論文提出了一種非成對的對抗網絡。 盲超過程中的非成對的對抗有兩種方式：一種是直接對抗，LR源圖像
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