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- 论文题目：进一步改进增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN+ : FURTHER IMPROVING ENHANCED SUPER-RESOLUTION GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK）
- 论文地址：2001.08073
- 代码：ncarraz/ESRGANplus： ICASSP 2020 - ESRGAN+： 进一步改进增强型超分辨率生成对抗网络 - ICPR 2020 - Tarsier： 超分辨率 GAN 中不断发展的噪声注入
1. WHY
尽管 ESRGAN 能够生成视觉质量较好的图像，但仍有提升空间。作者旨在进一步提高 ESRGAN 生成图像的感知质量，缩小生成图像与真实图像之间的差距。
2. WHAT
2.1. ESRGAN +
ESRGAN 的基本块使得网络易于训练且容量较高。本文保持 ESRGAN 的整体架构不变，但将其中的 Dense 块替换为新提出的块。
新块名为 Residual - in - Residual Dense Residual Block（RRDRB），它在 RRDB（Residual - in - Residual Dense Block）的基础上进行了改进。RRDB 原本具有残差 - 残差结构且主路径中有 Dense 块，新块在 Dense 块内部又增加了一个层次的残差学习，也就是每两层就添加一个残差。这样做的好处是&#x