文件名称：matlab裁剪图片的代码-SRCNN-tfjs:使用Tensorflow.js实现的图像超分辨率深度卷积网络
文件大小：14.15MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-10 04:54:33
系统开源
matlab动画图片的代码SRCNN 的 TensorflowJS 实现 使用 Tensorflow.js 实现的图像超分辨率深度卷积网络 原论文是 这个实现与原论文有些不同，包括： 使用 Adam 算法进行优化，所有层的学习率为 0.0003。 使用 opencv 库生成训练数据和测试数据，而不是 matlab 库。 这种差异可能会导致最终结果出现一些恶化。 我没有在不同层设置不同的学习率，但我发现这个网络仍然有效。 Matlab 和 OpenCV 中 YCrCb 的颜色空间也有一些差异。 因此，如果您想将您的结果与一些学术论文进行比较，您可能需要使用用 matlab 编写的代码。 如何安装 npm install srcnn 数据准备 首先，您需要创建两个包含训练图像和测试图像的文件夹。 然后轻松调用： const cnn = require ( 'srcnn' ) ; let srcnn = new cnn ( ) ; srcnn . prepare . prepare_data ( path_to_test_images ) ; srcnn . prepare . prepar
【文件预览】：
SRCNN-tfjs-master
----main.js(292B)
----src()
--------Train_network.js(3KB)
--------prepare_data.js(6KB)
--------SRCNN.js(2KB)
--------Predict_on_own.js(4KB)
--------Predict_network.js(4KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----Data()
--------Set5()
--------Set14()
----tmp()
--------my-model()
----additional()
--------2.png(1.97MB)
--------3.png(1.87MB)
--------5.png(411KB)
--------1.png(209KB)
--------arch.jpg(74KB)
--------4.png(411KB)