进不去
进不去

FSRCNN超分辨率复现问题记录

1.生成训练集时，不可将图像过分缩小，这样会导致细节消失，属于让网络无中生有，生成的效果很差，难以将细线复原得很顺滑

2.损失函数不要用MSE，MSE容易导致图像边缘模糊，后面改用SmoothL1Loss后提升明显

3.增加网络的层数是一个容易达到目标的方法，但是对于工程来说可能并不是最好的方法

4.处理学习率使用CosineAnnealingLR和ReduceLROnPlateau，感觉效果都不错

5.Loss在训练后期看似变化不大，但实际上其均值还在稳步下降，并且此时每一点的进步都是至关重要的。我的理解为：占图像大部分区域的其实只是色块而已，而真正影响图像清晰度判断的是图像的线条和边缘，这些在损失中只占很小的比重，因此这部分进步看起来非常细小

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