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matlab计算psnr代码-Super-Resolution:人工智能辅助卫星图像的性能测量
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matlab计算psnr代码人工智能辅助卫星图像的性能测量 AI辅助卫星图像的性能测量_COS80024 该存储库是使用PyTorch的EDSR模型,使用Tensorflow的Memnet和使用Matlab的SRCNN的实现EDSR:检查官方和Memnet:检查官方和SRCNN:检查官方和 EDSR_baseline_x2模型在 NVIDIA P100 上训练,其中包含约 4500 个带注释的卫星低分辨率图像路径,这些路径是通过高分辨率图像的图像退化和图像下采样获得的。 您可以下载数据集和模型 所需的依赖项 EDSR 运行 bash 脚本project4_env_script_.sh以安装所有必需的依赖项。 记忆网 运行 bash 脚本memnet_env_script(1).sh以安装所有必需的依赖项。 测试模型 EDSR 激活所述虚拟环境p4使用source activate p4 在\edsr下创建一个新目录\test来测试您自己的图像。 在\edsr下创建一个新目录\models并放置下载的模型 取消注释demo.sh \src下的第 35 行。 将--dir_data参数更改
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matlab计算psnr代码-Super-Resolution:人工智能辅助卫星图像的性能测量 (103个子文件)
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