对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析

从《从SRCNN到EDSR,总结深度学习端到端超分辨率方法发展历程》一文中的 

10. SRGAN(SRResNet) 一节的链接的 github(caffe) 下载了两个模型(生成网络)

SRResNet-MSE_74s_sb_iter_180000.caffemodel

SRResNet-MSE_74s_sb_iter_285000.caffemodel

按前面的方法导出为txt方式,然后构建的运程结果:

原图对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第1张图片4倍重建图

原图对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第2张图片4倍重建图

图像出现了马赛克样状的条纹。

先来比较一下我按该模型作出的生成网络图和《发展历程》一文中的图的区别:

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第3张图片

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第4张图片

主要有两点区别:

        输入输出通道数:这里是 3 ,以前其它的都是 1。

        输入输出层的卷积核大小:这里是 3,上图是 9。

如果说是亚像素组合层出错的话,我只是照抄该文中的代码,并且按espcn中的方式,4 个组合通道的图像应该是差不多的

把亚像素组合层的前面一层输出的256个图保存为图像来看看:

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第5张图片

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第6张图片

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第7张图片

对抗生成网络SRResNet 改编失败和原因分析_第8张图片

从上图可以看出0-3,4-7,7-11,一直到 252-255,基本上是不相同的。

首尾卷积核大小 9 变成 3,应该不会出现这个问题。

最有可能的原因的其它的都是Y通道拿来重建,这里是3个通道组合成64这部分出错了,

如果说是分成3个组,64也是分不出来。

以上都是我瞎猜的。

这个改编就这样失败了,结束。

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