基于CycleGAN的无监督超分率算法研究与实现

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摘要：图像超分辨率旨在将低分辨率图像重建为高分辨率的清晰图像。大多数现有的深度学习超分辨率方法都需要大量的高低分辨率图像对作为监督信号，但这样的图像对在实际应用中并不好获取。针对此问题，文章基于CycleGAN提出了一种新的无监督超分辨率模型。该模型可以使用非配对数据进行训练，同时也利用残差以及交叉注意力机制构建了一个全新的域迁移架构。（剩余6167字）

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