超分辨率研究笔记

以mse作为损失函数，以PSNR作为评价指标，构建较为简单的网络，效果不佳，参考论文后发现，在该类任务中，颜色等特征较为重要，所以不能随便使用batch normalization，会破坏原本的颜色分布，所以在使用batch normalization时需要将之前的特征图用残差块传到下面去，这样结合了bn的优点，又不影响图片的色彩特征，mse作为指标会丢失细节，所以改用GAN结构，生成器将低分辨率的图像转化为高分辨率图像，对抗网络用来分类原始的高分辨率图像和生成的高分辨率图像。