SRMD-pytorch:PyTorch实现的“学习用于多个降级的单个卷积超分辨率网络”

时间:2024-05-22 17:17:53
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文件名称:SRMD-pytorch:PyTorch实现的“学习用于多个降级的单个卷积超分辨率网络”

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更新时间:2024-05-22 17:17:53

Python

多分辨率超分辨率网络(SRMD) PyTorch实施(CVPR 2018) 目录kernels中的所有文件均来自[1]。 要求 python 3.6 pytorch==0.4.0 visdom pillow h5py 用法 首先,从Internet下载图像,并将它们放入文件夹Database ,如下所示: +---SRMD-pytorch +---Database +---train # For training | 1.png | 10.jpg | ... \- --test # For testing 5.png 1


【文件预览】:
SRMD-pytorch-master
----.gitignore(82B)
----kernels()
--------SRMDNFx4.mat(6.07MB)
--------SRMDx1_gray.mat(5.77MB)
--------SRMDNFx2.mat(5.7MB)
--------SRMDx4.mat(6.08MB)
--------SRMDx2.mat(5.71MB)
--------SRMDNFx3.mat(5.93MB)
--------SRMDx3.mat(5.93MB)
--------SRMDx1_color.mat(5.85MB)
----utils.py(3KB)
----README.md(2KB)
----data_loader.py(2KB)
----main.py(3KB)
----img()
--------SRMDx3.png(1.23MB)
--------SRMDx2.png(597KB)
--------SRMDx4.png(858KB)
----logger.py(784B)
----model.py(1KB)
----solver.py(4KB)

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