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【摘 要】
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针对超分辨率生成对抗网络(SRGAN)存在生成图像的细节存在伪影甚至虚假像素的问题,文中设计了一个生成网络基于密集残差结构、对抗网络基于DCGAN鉴别器结构的超分辨率生成对抗网络。为了增强模型的鲁棒性,使训练更加稳定以及提升图像生成的主观质量,文中对模型的生成损失、感知损失和对抗损失进行了改进。最后,将新模型在数据集VOC2012上进行测试。实验结果表明,新模型的主观性能普遍比SRGAN高出1%～
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院
【出 处】
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电子设计工程
【发表日期】
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2020年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(2016B-0135)
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