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正文开始
着重分析track1和track2的方法，训练DF2K_jpeg模型的方法，欢迎大家和我讨论。
论文：Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection
**参考：**Real-SR超分辨网络
NTIRE 2020比赛超分辨任务track1和track2的冠军，腾讯优图
1. 重点提要 这篇文章可以看做提供了三种构建数据集的方法（文章中只提到了前2种方法，但第3种JPEG模型更能够适应真实场景的图像超分辨，文章却没介绍，在这里我们做简单介绍。），论文虽使用2种构建数据集的方法，但使用的超分辨重建的生成对抗网络是同一个。
数据集的构建：bicubic方法（track1）、kernel_GAN方法（track2）、JPEG方法。
超分网络backbone：ESRGAN的生成网络+vgg128 discriminator判别器 / patch discriminator判别器。
损失函数：L1 loss，perceptual loss，生成对抗损失。
主要对比方法是：EDSR、ESRGAN、ZSSR、K-ZSSR以及2020年NTIRE比赛的其他方法；
图像质量评价指标：有参：PSNR、SSIM、LPIPS、MOS。无参：NIQE、NRQM、PI、BRISQUE、PIQE；
2.Track1构建数据集 一些数据集的说明：
本方法用到的数据集是DF2K数据集；
DF2K数据集=DIV2K数据集+Flick2k数据集；
DIV2K数据集 = 目标域图像 = target域 = HR = HR images set Y = 纯净的高分辨图像；
Flick2K = 源域图像 = source域 = src = https://www.it610.com/article/real images set X = 含噪声的高分辨图像；
DIV2K和Flick2K数据集都是高分辨数据集，但DIV2K的HR数据是可以直接作为训练的HR使用的，Flick2K的src数据需要进行clean up才能变成训练时的HR图像。
2.1概述 
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track1类似于一般的深度学习超分辨制作数据集的方法，对HR图像，使用双三次插值进行降采样s操作，但不使用模糊核k，注入的噪声n来自于高分辨Flick2k含噪图像数据集cut下来的噪声块。具体结合下图做解析。
2.2详解 
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Constructing Data部分。track1的Real-world Images 为Flick2K数据。获取Degradation Pool 的过程就是论文中提到的噪声n提取部分（从src图像中提取，即从Flick2K中提取），但并不获取模糊核k。噪声的提取方法为：设置噪声patch size（默认256*256），遍历Flick2K数据集的每张图像，在每张图像中提取出若干个patch大小区域，并将其均值和方差与设定的阈值比较，符合要求则保存该噪声patch，遍历结束便可获得噪声池，也就是获得了Degradation Pool。clean up操作通过使用2倍缩小的bicubic方法，对Flick2K数据进行去噪，便可获得HR图像。
Training Phase部分。将Flick2K做过clean up操作获得的HR和DIV2K原本的HR融合为最终的HR图像。对HR图像再进行Degradation操作，即进行bicubic降采样和噪声注入操作（上步获得的噪声池），即可获得LR图像，此时便获得了LR-HR成对的训练数据，扔进网络训练即可。
Testing Phase部分。通过生成网络，测试模型效果。
此时，论文中提到的算法流程图就很好理解了，只是不要管模糊和K的相关操作即可。
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3.Track2构建数据集 一些数据集的说明：
这个方法用的数据集是DPED，类似于Flick2K，本身是含有噪声的；
DPED = 源域图像 = source域 = src = https://www.it610.com/article/real images set X = 含噪声的高分辨图像；
DPED的src数据需要进行clean up才能变成训练时的HR图像。
3.1概述 
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track2首先对DPED图像，使用kernel_GAN方法获取一些列的模糊核k（同时具有模糊k和将采样s的效果）。然后对clean up后的HR图像进行降采样s操作和模糊k操作，注入的噪声n来自于高分辨DPED数据集cut下来的噪声块。具体结合下图做解析。
3.2详解 
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Constructing Data部分。相对于track1的处理，track2在这部分仅多获取了一系列的模糊核k，其他部分于track1中操作完全相同。模糊核k的获取细节可以看原论文，它的核心思想时通过kernel_GAN网络对src图像降采样，使降采样前后图像的分布信息一致，来获取真实的低分辨率图像（此步获得的低分图像没有用），同时将生成低分辨图像的网络参数提取出来，最终形成一系列的模糊核k（这是真实有用的）。此时便获得了Degradation Pool。这里简单讲一下kernel_GAN的损失函数（建议看原文或者RealSR的解析）：
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第一项保证了生成图像在外形上和理想的降采样核得到的图像一致（因为kernel_GAN的直接目的仅保证了生成图像前后的分布一致）；第二项保证了所有获得kernel的整体分布；第三项时对获得所有kernel的惩罚项；第四项时kernel_GAN的对抗损失，即保证生成的低分图像的分布更接近真实图像。
Training Phase部分。将上步经clean up后的HR图像进行Degration操作（模糊，降采样，噪声注入。其中模糊核噪声注入通过kernel_GAN提取到的模糊核一步到位），即可获得LR图像，此时便获得了LR-HR成对的训练数据，扔进网络训练即可。
【笔记|Real-SR超分辨网络】Testing Phase部分。通过生成网络，测试模型效果。
此时，论文中提到的算法流程图就很好理解了，只是不要管HR images set Y的相关操作即可。
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4.JPEG构建数据集 这部分我不过多介绍了，毕竟作者没有提供具体的实施流程，我也不能亵渎作者。我自己做了一些实验得到了类似的结果（视觉效果和作者在GitHub上提供的预训练模型的效果一致），感兴趣的同学可以和我交流。
5.超分辨训练的生成对抗网络 生成网络用的都是ESRGAN的模块，track1对抗网络用的VGG-128网络，track2对抗网络用的patch discriminator。感知特征提取网络用的VGG19（5-4）
6.Real-SR方法和其他方法的对比结果图 
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