《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》閱讀筆記

Abstract 儘管我們已經利用更快更深的卷積神經網絡(CNN)突破了單一圖像超分辨率的速度和精度，但有一箇中心問題仍沒有完美解決：當對放大很多倍的圖像進行超分辨率時，我們該如何更好的恢復圖像的紋理細節？  以最優化思想爲基礎的超分辨率方法主要受到目標函數的驅使，最近的一些相關項目均以最小化平均方差重建誤差爲目標，這樣得到的結果有很大的信噪比，但是往往圖像會缺失高頻細節並且視覺效果很差。  因此

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