【文件属性】：
文件名称：DASR:[CVPR 2021]用于盲超分辨率的无监督降级表示学习
文件大小：45.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-06 10:25:20
Python
DASR
Pytorch实施“盲人超分辨率的无监督降级表示学习”，CVPR 2021
概述
要求
Python 3.6
PyTorch == 1.1.0
麻木
skimage
意象
matplotlib
cv2
火车
1.准备训练数据
1.1下载数据集和数据集。
1.2在your_data_path/DF2K/HR合并来自这两个数据集的HR图像以构建DF2K数据集。
2.开始训练
运行./main.sh以训练DF2K数据集。 请更新dir_data在bash的文件your_data_path 。
测试
1.准备测试数据
下载（例如Set5，Set14和其他测试集），并在your_data_path/benchmark准备HR / LR图像。
2.开始测试
运行./test.sh以测试基准数据集。 请更新dir_data在bash的文件your_data_path 。
退化表示的
【文件预览】：
DASR-main
----Figs()
--------tab2.png(210KB)
--------fig.6.png(58KB)
--------fig.5.png(670KB)
--------fig.2.png(157KB)
--------tab3.png(114KB)
--------fig.VII.png(246KB)
--------fig.7.png(1.56MB)
--------fig.III.png(244KB)
--------fig.1.png(100KB)
----loss()
--------adversarial.py(3KB)
--------vgg.py(1KB)
--------__init__.py(5KB)
--------__pycache__()
--------discriminator.py(1KB)
----experiment()
--------blindsr_x4_bicubic_aniso()
--------blindsr_x2_bicubic_iso()
----utils()
--------util.py(12KB)
--------__init__.py(0B)
--------__pycache__()
----main.sh(639B)
----dataloader.py(5KB)
----test.py(538B)
----model()
--------__init__.py(6KB)
--------__pycache__()
--------blindsr.py(7KB)
--------common.py(1KB)
----moco()
--------builder.py(5KB)
--------__init__.py(71B)
--------__pycache__()
----main.py(538B)
----option.py(8KB)
----test.sh(820B)
----README.md(2KB)
----utility.py(8KB)
----data()
--------df2k.py(595B)
--------multiscalesrdata.py(6KB)
--------__init__.pyc(1KB)
--------__init__.py(1KB)
--------benchmark.py(583B)
--------__pycache__()
--------common.py(1KB)
----template.py(1KB)
----trainer.py(7KB)