细节增强的matlab代码-image-compression:图像压缩

时间:2024-06-15 20:44:24
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文件名称:细节增强的matlab代码-image-compression:图像压缩

文件大小:696KB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-06-15 20:44:24

系统开源

细节增强的matlab代码 基本SR :triangular_flag: 添加保存和加载训练状态。 恢复培训时,只需传递名称为resume_state的选项,例如"resume_state": "../experiments/debug_001_RRDB_PSNR_x4_DIV2K/training_state/200.state" 。 :triangular_flag: 使用Python日志记录,并支持PyTorch 1.0 灵活的图像超分辨率开发工具包。 现在,它提供: 面向PSNR的SR模型(例如SRCNN,SRResNet等)。 您可以尝试不同的体系结构,例如ResNet块,ResNeXt块,密集块,残余密集块,多边形块,双路径块,挤压和激发块,残余残留密度块等。 模型(它也可以训练SRGAN模型)。 增强的SRGAN具有比实际更好的自然质感的持续更好的视觉品质,并赢得了业界的第一。 有关更多详细信息,请参阅。 (如果您只想测试模型,请提供更简单的测试代码。) 模型。 它采用空间特征变换(SFT)来有效地合并其他条件/先决条件,例如图像SR的语义先验,由分割概率图表示。 有关更多详细信息,请参阅。 BibTex @InProceedings


【文件预览】:
image-compression-master
----results()
--------README.md(0B)
----codes()
--------test_seg.py(3KB)
--------data()
--------test_dataloader.py(3KB)
--------options()
--------models()
--------utils()
--------test_sftgan.py(2KB)
--------scripts()
--------README.md(6KB)
--------test.py(5KB)
--------auto_test.py(1KB)
--------train.py(7KB)
----data_samples()
--------samples()
----experiments()
--------pretrained_models()
----LICENSE(11KB)
----tb_logger()
--------README.md(0B)
----README.md(13KB)
----metrics()
--------calculate_PSNR_SSIM.py(5KB)
--------calculate_PSNR_SSIM.m(8KB)

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