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细节增强的matlab代码-Super-Resolution-Feedback-Network-System:系统将低分辨率图像...
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细节增强的matlab代码图像超分辨率反馈网络 更新:我们建议的门控多反馈网络(GMFN)将出现在BMVC2019中。 “通过两个时间步长,每个时间步长包含7个RDB,与包括RDN的最新图像SR方法(其中包含16个RDB)相比,所提出的GMFN具有更好的重建性能。” 该存储库是我们建议的SRFBN的Pytorch代码。 该代码由并基于进行开发,并在具有2080Ti / 1080Ti GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境(Python 3.6 / 3/7,PyTorch 0.4.0 / 1.0.0 / 1.0.1,CUDA 8.0 / 9.0 / 10.0)上进行了测试。 。 我们提出的SRFBN的体系结构。 蓝色箭头表示反馈连接。 有关我们建议的SRFBN的详细信息,请参见。 如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用,请考虑引用: @inproceedings{li2019srfbn, author = {Li, Zhen and Yang, Jinglei and Liu, Zheng and Yang, Xiaomin and Jeon, Gwanggil and
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细节增强的matlab代码-Super-Resolution-Feedback-Network-System:系统将低分辨率图像转换为高分辨率 (114个子文件)
.gitignore 74B
.gitkeep 0B
ashu.jpeg 672KB
ashu.jpeg 90KB
img_004_BI.jpg 140KB
manga109_BD.jpg 63KB
head_DN.jpg 54KB
train_SRFBN_example.json 2KB
train_EDSR.json 2KB
train_SRFBN.json 1KB
train_RDN.json 1KB
train_DDBPN.json 1KB
test_SRFBN_example.json 1KB
test_SRFBN-S_x2_BI.json 692B
test_SRFBN-S_x4_BI.json 692B
test_SRFBN-S_x3_BI.json 692B
test_SRFBN_x2_BI.json 688B
test_SRFBN_x3_DN.json 688B
test_SRFBN_x3_BI.json 688B
test_SRFBN_x3_BD.json 688B
test_SRFBN_x4_BI.json 688B
LICENSE 1KB
Evaluate_PSNR_SSIM.m 9KB
Prepare_TestData_HR_LR.m 4KB
Prepare_TrainData_HR_LR.m 2KB
README.md 8KB
README.md 4KB
README.md 2KB
README.md 171B
README.md 28B
Super resolution using SRFBN with accumulative edges Research Paper iccai.pdf 1.01MB
baby_HR_x2.png 363KB
baby_HR_x4.png 363KB
baby_HR_x3.png 361KB
baby_SRFBN_x2.png 328KB
baby_SRFBN-S_x3.png 295KB
baby_SRFBN_x4.png 273KB
comp_soa_bi.png 145KB
comp_soa_bd_dn.png 128KB
butterfly_HR_x4.png 125KB
butterfly_HR_x2.png 125KB
butterfly_HR_x3.png 124KB
bird_HR_x4.png 118KB
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bird_HR_x2.png 118KB
bird_SRFBN_x2.png 116KB
woman_HR_x4.png 116KB
woman_HR_x2.png 116KB
woman_HR_x3.png 115KB
butterfly_SRFBN_x2.png 114KB
bird_SRFBN-S_x3.png 112KB
head_HR_x4.png 111KB
head_HR_x2.png 111KB
head_HR_x3.png 110KB
woman_SRFBN_x2.png 110KB
bird_SRFBN_x4.png 108KB
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woman_SRFBN_x4.png 98KB
head_SRFBN-S_x3.png 89KB
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SRSolver.py 15KB
srfbn_arch.py 6KB
common.py 6KB
__init__.py 5KB
util.py 5KB
train.py 5KB
edsr_arch.py 5KB
test.py 4KB
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