【文件属性】：
文件名称：超分辨率matlab代码-MMCNN:用于视频超分辨率的多内存卷积神经网络
文件大小：2.7MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-26 14:47:50
系统开源
超分辨率matlab代码用于视频超分辨率的多内存卷积神经网络
这项工作基于
数据集
我们已经收集了522个用于训练的视频序列和20个用于评估的序列（主要来自纪录片），并且考虑到版权，这些数据集仅应用于研究。
可以从Google云端硬盘和下载数据集。
对于无法访问Google的研究者，您可以访问Baiduyun，然后访问。
将训练数据集解压缩到./data/train/，将评估数据集解压缩到./data/eval/。
我们仅提供Bicubic提供的地面真实图像和相应的4倍下采样LR图像，您可以使用PIL或Matlab生成2倍或3倍下采样的LR图像。
环境
Python（在3.6上测试）
Tensorflow>
=
1.3.0
训练
python
main.py来训练模型MMCNN-M10。
测验
使用“
testvideo（）”或“
testvideos（）”函数应该很容易。
引文
如果您发现我们的代码或数据集有帮助，请考虑引用我们的工作。
@ARTICLE{wang2018mmcnn,
author
=
{Wang,
Zhongyuan
and
Yi,
Peng
and
Jiang,
【文件预览】：
MMCNN-master
----videosr_log()
--------model_4x3f10b()
----data()
--------train()
--------eval()
----easyflow_log()
--------model1()
----LICENSE(1KB)
----pictures()
--------000.jpg(152KB)
--------001.jpg(76KB)
----README.md(2KB)
----eval_log.txt(28B)
----main.py(26KB)
----modules()
--------flowTools.py(6KB)
--------ps.py(626B)
--------__init__.py(135B)
--------BasicConvLSTMCell.py(6KB)
--------model_easyflow.py(10KB)
--------utils.py(1KB)
--------model_flownet.py(23KB)
--------SSIM_Index.py(3KB)
--------videosr_ops.py(21KB)