用卷积滤波器matlab代码-srcnn:SRCNN的TensorFlow实现

时间:2024-06-10 06:24:11
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文件名称:用卷积滤波器matlab代码-srcnn:SRCNN的TensorFlow实现

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更新时间:2024-06-10 06:24:11

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用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的SRCNN 基于深度卷积网络的图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 实施细节 我们的实现使用TensorFlow训练SRCNN。 我们使用了与本文所述几乎相同的方法。 我们使用91个图像数据集训练了网络,并在训练时使用Set5数据集进行了验证。 在测试时,为了获得相同的放大倍数2、3和4的结果大小,我们将测试图像裁剪为12,即最小公倍数。 另外,我们将地面实况的边界和双三次内插测试图像填充了6,以使其尺寸与SRCNN结果相同。 根据该论文,在放大系数为3的Set5上,最佳性能是滤波器大小为9-5-5和ImageNet训练数据集时的平均PSNR值为32.75dB,但我们的目标是32.39dB ,这是在经过验证时的平均PSNR值该模型使用91个图像数据集,9-1-5滤镜大小和Y进行训练。 在训练了12,500个纪元之后,我们得到了相同的值32.39dB 。 给出了具有91个图像训练数据集和放大系数为3的预训练模型。 请注意,我们使用Y通道进行了训练和测试。 如果要使用3通道(YCbCr或RGB)进行训练和测试,


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