文件名称：TTSR:[CVPR'20] TTSR
文件大小：3.18MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-07 18:09:45
Python
TTSR PyTorch正式实现了CVPR 2020中接受的的论文。 内容 介绍 我们为RefSR任务提出了一种名为TTSR的方法。与SISR相比，RefSR具有超高分辨率的参考图像，其纹理可用于帮助超分辨低分辨率输入。 贡献 我们是最早将变压器架构引入图像生成任务的公司之一。更具体地说，我们提出了一种具有四个与图像SR密切相关的模块的纹理转换器，与SOTA方法相比，该模块实现了重大改进。 我们为图像生成任务提出了一种新颖的跨尺度特征集成模块，该模块使我们的方法能够通过堆叠多个纹理转换器来学习更强大的特征表示。 方法概述 主要结果 要求和依赖性 python 3.7（建议使用 ） python软件包： pip install opencv-python imageio 火炬> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.4.0 模型 可以从 ，（0u6i）， 下载预训练的模型。 TTSR-r
【文件预览】：
TTSR-master
----option.py(6KB)
----main.py(1KB)
----utils.py(5KB)
----train.sh(1KB)
----loss()
--------loss.py(6KB)
--------discriminator.py(2KB)
----model()
--------MainNet.py(9KB)
--------SearchTransfer.py(2KB)
--------LTE.py(2KB)
--------Vgg19.py(955B)
--------TTSR.py(1KB)
----test()
--------demo()
----test.sh(326B)
----dataset()
--------dataloader.py(831B)
--------cufed.py(6KB)
----IMG()
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----README.md(3KB)
----eval.sh(362B)