文件名称：WGAN-GP.rar
文件大小：166.82MB
文件格式：RAR
更新时间：2024-03-29 08:24:56
pytorch 超分辨率重建 WGAN-GP 深度学习 生成对抗网络
本人实现的基于pytorch的WGAN-GP超分辨率重建算法,可以正常训练和测试,训练集用的是Flickr2K和DIV2K，pytorch版本1.7.0，可视化需要tensorboard依赖库
【文件预览】：
WGAN-GP
----weight()
--------SRGAN.pth(5.95MB)
--------last.pth(11.58MB)
--------best.pth(11.58MB)
----models()
--------net_D.py(2KB)
--------__pycache__()
--------net_G.py(2KB)
----log()
--------test()
----main.py(2KB)
----utils.py(4KB)
----tools()
--------ssim.py(3KB)
--------__pycache__()
--------Ycbcr.py(946B)
----test.py(1KB)
----__pycache__()
--------utils.cpython-37.pyc(5KB)
--------trainer.cpython-37.pyc(4KB)
----subblock()
--------__pycache__()
--------RFBblock.py(5KB)
--------edge.py(3KB)
--------Denseblock.py(2KB)
--------selfattention.py(3KB)
--------Gaussian.py(2KB)
----.idea()
--------misc.xml(205B)
--------.name(11B)
--------modules.xml(281B)
--------workspace.xml(15KB)
--------.gitignore(244B)
--------inspectionProfiles()
--------selfmade-SR.iml(341B)
----trainer.py(6KB)
----dataloader()
--------__pycache__()
--------dataloader.py(342B)
--------datasets.py(3KB)
----prefile()
--------main.py(2KB)
--------trainer.py(4KB)
----datasets()
--------prepare_datasets.py(175B)
--------preparation()