文件名称：SRFeat:基于GAN的超分辨率（在ECCV 2018上展示）
文件大小：53.94MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 13:22:50
Python
SRFeat：具有特征识别功能的单图像超分辨率 这是ECCV2018的“ SRFeat：具有特征识别功能的单图像超分辨率”的模型和源代码的实现。 [] 文件描述 config.py：为网络添加文件路径和超级参数的配置 main_gan_init.py：通过MSE损失对我们的生成器进行预训练的代码 main_gan_train.py：代码以VGG丢失，图像GAN丢失，功能GAN丢失来训练我们的生成器 main_gan_eval.py：使用经过训练的模型推断生成器的代码。 models / SRFeat_init.npz：由main_gan_init.py训练的体重模型 models / SRFeat_full.npz：体重模型由main_gan_train.py训练 测试用途 在config.py中为测试集和训练有素的模型设置有效路径 运行main_gan_eval.py 训练用途 由于直
【文件预览】：
SRFeat-master
----config.py(1KB)
----main_gan_eval.py(3KB)
----models()
--------SRFeat_init.npz(35.43MB)
--------SRFeat_full.npz(35.45MB)
----utils.py(2KB)
----model.py(20KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(3KB)
----data_augmentation()
--------aug_data_div2k_half.m(7KB)
--------aug_data_div2k.m(7KB)
----main_gan_init.py(8KB)
----main_gan_train.py(13KB)
----tensorlayer()
--------db.py(16KB)
--------distributed.py(14KB)
--------iterate.py(16KB)
--------ops.py(8KB)
--------utils.py(23KB)
--------activation.py(4KB)
--------__init__.py(703B)
--------visualize.py(13KB)
--------rein.py(5KB)
--------files.py(63KB)
--------__pycache__()
--------layers.py(312KB)
--------cost.py(27KB)
--------nlp.py(36KB)
--------third_party()
--------prepro.py(104KB)