【文件属性】：
文件名称：WDSR-GAN:基于GAN的WDSR
文件大小：70KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-18 14:16:03
Python
基于GAN的WDSR实现超高分辨率
用法
依存关系
conda install pytorch torchvision -c pytorch
conda install tensorboard h5py scikit-image
评估
已实施但尚未测试
数据集
下载和整理数据，例如：
WDSR-GAN/data/DIV2K/
├── DIV2K_train_HR
├── DIV2K_train_LR_bicubic
│ └── X2
│ └── X3
│ └── X4
├── DIV2K_valid_HR
└── DIV2K_valid_LR_bicubic
└── X2
└── X3
└── X4
WDSR-GAN/data/Set5/ * .png
WDSR-GAN/data/BSDS100/ * .png
WDSR-GAN/data/Urban
【文件预览】：
WDSR-GAN-master
----train_wdsr_b.bash(962B)
----common()
--------images.py(58B)
--------meters.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------metrics.py(865B)
--------modes.py(68B)
--------io.py(2KB)
----prune_wdsr_b.bash(3KB)
----train_wdsr_a.bash(857B)
----train.py(25KB)
----utils()
--------image_quality_assessment()
--------loss.py(6KB)
--------activation.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------gradual_warmup_scheduler.py(2KB)
--------estimate.py(6KB)
----models()
--------wdsr_a.py(5KB)
--------wdsr_b.py(6KB)
--------__init__.py(401B)
--------discriminator.py(4KB)
----admm.py(48KB)
----train_gan.bash(927B)
----datasets()
--------div2k.py(3KB)
--------_isr.py(9KB)
--------bsds100.py(1KB)
--------_vsr.py(9KB)
--------div2k_noise.py(2KB)
--------urban100.py(1KB)
--------__init__.py(614B)
--------set14.py(1KB)
--------set5.py(1KB)
--------reds.py(4KB)
--------manga109.py(1KB)
--------_idn.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(884B)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----.gitignore(2KB)
----distributed_test.py(2KB)
----third_party()
--------matlab_imresize()
----trainer.py(19KB)
----testers.py(60KB)
----retrain_wdsr_b.bash(3KB)