用卷积滤波器matlab代码-VDSR:非常深的超分辨率的实现

时间:2024-06-10 06:30:36
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文件名称:用卷积滤波器matlab代码-VDSR:非常深的超分辨率的实现

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更新时间:2024-06-10 06:30:36

系统开源

用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的VDSR 使用非常深的卷积网络实现精确图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 VDSR 实施细节 网络架构 层 层数 过滤器尺寸 输入,输出通道 激活功能 输入层 1个 3 x 3 (1,64) ReLU 隐藏层 18岁 3 x 3 (64,64) ReLU 输出层 1个 3 x 3 (64,1) -- 实施细节 损失函数 均方误差(Euclidean损失) 剩余学习 正则化 与原始纸张不同,不使用正则化 优化 权重初始化:He方法 偏差初始化:零初始化 亚当优化器 学习率:0.0001 纪元:60 批次大小:128 每个时期的迭代次数:6418 没有学习率衰减,使用了梯度裁剪 训练数据集 使用具有数据增强(旋转或翻转)的291个图像数据集 资料扩充 以(1.0,0.9)比例缩小 旋转(0、90、180、270)度 左右翻转 生成了超过700,000个补丁对(最大20GB) 安装 git clone https://github.com/jinsuyoo/VDSR-Tensorflow.git 要求 您需要执


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