文件名称：SRCNN：适用于PythonTorch，Numpy和Avnet的ZedBoard的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）
文件大小：2.8MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-15 01:21:45
python cython torch super-resolution zedboard
超分辨率卷积神经网络（SRCNN） 适用于Python / Torch，Numpy和Avnet的ZedBoard的SRCNN实现 单个图像超分辨率（SR）的目的是从单个低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。 该存储库包含Dong，Chao等人的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）的三种实现。 “使用深度卷积网络的图像超分辨率。” （ ） 概括 9-5-5卷积神经网络 三种实现 火炬：用于训练网络，提取权重和放大 脾气暴躁：升级 Cython：用于升级（可以在Avnet的上运行） 完全由CPU运行或 在ZedBoards FPGA上运行2D卷积 用法 有关用法说明和先决条件，请参见其文件夹中的相应实现的README.md文件： 指标 公制 双三次 爱生雅 NE + LLEA 卡卡 安拉 A + A SRCNN（东） SRCNN（我们的） 信噪比 29.56 31.42
【文件预览】：
SRCNN-main
----Numpy()
--------test_numpy.py(4KB)
--------convolution.py(1KB)
--------util.py(1KB)
--------weights()
--------README.md(1KB)
----Images()
--------bird.bmp(243KB)
--------butterfly.bmp(192KB)
--------head.bmp(230KB)
--------small.bmp(3KB)
--------small_bw.bmp(3KB)
--------baby.bmp(768KB)
--------woman.bmp(230KB)
----Cython()
--------test_cpython.py(6KB)
--------gen_hdl_testdata.py(7KB)
--------lib_cpu()
--------metrics.py(1KB)
--------util.py(1KB)
--------startButterfly.sh(157B)
--------lib_fpga()
--------start.sh(154B)
--------weights()
--------README.md(5KB)
----Torch()
--------models.py(541B)
--------train.py(4KB)
--------test_torch.py(4KB)
--------prepare.py(3KB)
--------datasets.py(958B)
--------util.py(2KB)
--------weights()
--------extract.py(2KB)
--------README.md(3KB)
----LICENSE.md(1KB)
----.gitignore(65B)
----README.md(2KB)
----Research()
--------RESEARCH.md(1KB)
----HDL()
--------LICENSE.md(5KB)
--------feature_convolution_pipeline()
--------patch_multiplier_pipeline()