文件名称：matlab代码设参数范围-Deep-SR-ITM:DeepSR-ITM的官方存储库（在ICCV2019上口头发布）
文件大小：20.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 17:41:06
系统开源
matlab代码设置参数范围深度SR-ITM
这是Deep
SR-ITM（ICCV2019）的官方存储库。
我们提供训练和测试代码，以及训练有素的权重和用于Deep
SR-ITM的数据集（训练+测试）。
我们的论文在ICCV
2019上接受了口头报告。
如果您发现此存储库有用，请考虑引用我们的。
参考：
金秀烨，金智炯，金梦珠。
深度SR-ITM：针对4K
UHD
HDR应用的超分辨率和反色调映射的联合学习。
IEEE计算机视觉国际会议，2019年。
提供补充材料。
ICCV上的演示材料：
要求
我们的代码是使用MatConvNet实现的。
（需要MATLAB）
必须通过进行适当的MatConvNet安装。
可以找到有关安装MatConvNet的详细说明。
该代码已在以下设置下进行了测试：
MATLAB
2017a
MatConvNet
1.0-beta25
CUDA
9.0、10.0
cuDNN
7.1.4
NVIDIA
TITAN
Xp
GPU
测试码
快速开始
将源代码下载到您选择的
【文件预览】：
Deep-SR-ITM-master
----test_myyuv.m(2KB)
----net_full_x4.m(9KB)
----net_base_x4.m(6KB)
----+dagnn()
--------SubPixel_Conv_cpu.m(2KB)
--------Bicubic.m(788B)
--------Div_Elemwise.m(711B)
--------PSNRLoss.m(1KB)
--------Conv.m(2KB)
--------SubPixel_Conv.m(2KB)
--------GuidedFiltering.m(1KB)
--------Mul_Elemwise.m(1KB)
----data()
--------info.txt(42B)
----test_mat_cpu.m(3KB)
----train_base_net.m(1KB)
----train_full_net_x4.m(2KB)
----pred()
--------info.txt(50B)
----net_full.m(8KB)
----net()
--------Multi-purpose_CNN_x4.mat(1.38MB)
--------x2.mat(10.54MB)
--------x4.mat(11.08MB)
--------Multi-purpose_CNN_x2.mat(1.26MB)
----test_yuv.m(3KB)
----train_base_net_x4.m(1KB)
----net_base.m(5KB)
----train_full_net.m(2KB)
----test_mat.m(3KB)
----README.md(7KB)
----utils()
--------yuv_factor.m(563B)
--------load_yuv.m(4KB)
--------msssim.m(2KB)
--------ssim_index_new.m(2KB)
--------save_yuv.m(2KB)
--------mPSNR_HDR.m(3KB)