DASR: 我们论文《通过域距离感知训练实现真实图像超分辨率》的训练与测试代码

简介：
简介：DASR是基于我们发表的论文《通过域距离感知训练实现真实图像超分辨率》的开源项目，提供用于训练和测试的真实图像超分辨率解决方案。 无监督超分辨率（SR）技术近年来取得了显著进展，并因其在实际应用中的潜力而备受关注。现有方法主要通过增强未配对的数据来实现这一目标：首先生成与现实世界中高分辨率图像相对应的合成低分辨率图像$\mathcal{Y}^g$，该过程基于真实的低分辨率域$\mathcal{Y}^r$和真实数据集$\mathcal{X}^r$。然后利用这些伪对${\mathcal{Y}^g, \mathcal{X}^r}$以监督学习的方式进行训练。 然而，由于图像转换本身是一项极具挑战性的任务，因此现有的方法在生成的合成低分辨率图像和实际低分辨率图像之间存在显著的域差距。这极大地限制了它们在超分辨重建中的性能表现。 为了解决这一问题，在本段落中我们提出了一种新颖的方法——基于领域距离感知的无监督超分辨率（DASR）。这种方法旨在通过减少这些生成数据与真实世界场景之间的差异，从而提高现实世界的图像SR质量。