文件名称：SuperResolution：这是用于单图像（深度）超分辨率方法的存储库
文件大小：19.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-07 08:09:48
python3 pytorch super-resolution srcnn drcnn
超分辨率 这是单图像（深度）超分辨率方法的存储库。 包含的模型：SRCNN，Basic / Advanced DRCNN Model_Scripts文件夹： models.py-包含所有模型类和自定义损失函数的文件 utils.py-所有实用程序功能，例如创建图块数据集，将图像重新拼接在一起等-（（SRCNN_Lab.py，DRC_Basic.py，DRC_Advanced.py）-模型训练/测试循环 Image_Scripts文件夹： Generate_LR_Tiled_Fixed.py-为早期的上采样训练创建切片数据集 make_gif.py-用于创建演示gif文件 当前，最好的结果是使用Skip连接的SRCNN。 以下是亚当400个时代的SRCNN与亚当180个时代的SRCNN跳过的比较 每10个周期的测试结果Gif SRCNN W /跳过指标 SRCNN W /跳过
【文件预览】：
SuperResolution-master
----Models()
--------DRCNN_Adv_400ep(6.81MB)
--------Skip_SRCNN()
----Image_Scripts()
--------Generate_LR.py(2KB)
--------Generate_LR_Tiled.py(3KB)
--------Data_Loader_Test.py(2KB)
--------image_view.py(668B)
--------make_gif.py(372B)
--------Generate_LR_Tiled_Fixed.py(3KB)
----Model_Scripts()
--------models.py(7KB)
--------DRC_Basic.py(6KB)
--------utils.py(5KB)
--------SRCNN_Lab.py(6KB)
--------DRC_Advanced.py(6KB)
--------Inference_Test.py(1KB)
----readme_imgs()
--------Tile_Test_Skip.png(1.21MB)
--------srcnn_test_metrics.png(420KB)
--------skip_test.gif(108KB)
--------srcnn_gif.gif(20.83MB)
--------test_metrics_skip.png(442KB)
----README.md(1KB)