NTIRE 2018超分辨率挑战优胜方案-python

时间:2024-07-11 03:49:16
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更新时间:2024-07-11 03:49:16

机器学习

NTIRE 2018超分辨率挑战优胜方案 广泛激活高效准确的图像超分辨率技术报告| 方法 | 结果 | 其他实现 | Bibtex 运行要求:安装 PyTorch(在 0.4.0 和 0.4.1 版上测试)。 克隆 EDSR-Pytorch 作为骨干培训框架。 训练和验证:将 wdsr_a.py、wdsr_b.py 复制到 EDSR-PyTorch/src/model/。 修改 EDSR-PyTorch/src/option.py 和 EDSR-PyTorch/src/demo.sh 以支持 --n_feats, --block_feats 选项。 以 EDSR-Pytorch 作为骨干培训框架启动培训。 总体性能 网络参数 DIV2K (val) PSNR EDSR Baseline 1,372,318 34.61 WDSR Baseline 1,190,100 34.77 我们使用 DIV2K 0801 ~ 0900(在 0000 ~ 0800 上训练)在 RGB 通道上使用 DIV2K 0801 ~ 0800(在 0000 ~ 0800 上训练)测量了 PSNR


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wdsr_ntire2018-master
----wdsr_a.py(2KB)
----wdsr_b.py(2KB)
----README.md(5KB)

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