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简介
简介：针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题，作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。 该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。 该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。
论文题目：Image Super-resolution Reconstruction Based on an Improved Generative Adversarial Network（基于改进生成对抗网络的图像超分辨率重建）
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