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细节增强的matlab代码-image-compression:图像压缩
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2021-05-27
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细节增强的matlab代码 基本SR :triangular_flag: 添加保存和加载训练状态。 恢复培训时,只需传递名称为resume_state的选项,例如"resume_state": "../experiments/debug_001_RRDB_PSNR_x4_DIV2K/training_state/200.state" 。 :triangular_flag: 使用Python日志记录,并支持PyTorch 1.0 灵活的图像超分辨率开发工具包。 现在,它提供: 面向PSNR的SR模型(例如SRCNN,SRResNet等)。 您可以尝试不同的体系结构,例如ResNet块,ResNeXt块,密集块,残余密集块,多边形块,双路径块,挤压和激发块,残余残留密度块等。 模型(它也可以训练SRGAN模型)。 增强的SRGAN具有比实际更好的自然质感的持续更好的视觉品质,并赢得了业界的第一。 有关更多详细信息,请参阅。 (如果您只想测试模型,请提供更简单的测试代码。) 模型。 它采用空间特征变换(SFT)来有效地合并其他条件/先决条件,例如图像SR的语义先验,由分割概率图表示。 有关更多详细信息,请参阅。 BibTex @InProceedings
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image-compression-master.zip (85个子文件)
image-compression-master
results
README.md 0B
codes
test_seg.py 3KB
data
__init__.py 1KB
LR_dataset.py 1KB
LRHR_seg_bg_dataset.py 6KB
README.md 4KB
__pycache__
LRHR_dataset.cpython-36.pyc 4KB
__init__.cpython-36.pyc 1KB
util.cpython-36.pyc 11KB
util.py 15KB
LRHR_dataset.py 5KB
test_dataloader.py 3KB
options
__init__.py 0B
options.py 5KB
README.md 10KB
__pycache__
__init__.cpython-36.pyc 139B
options.cpython-36.pyc 4KB
train
train_ESRGAN.json 2KB
train_sftgan.json 2KB
train_SRResNet.json 2KB
train_SRGAN.json 2KB
train_sr.json 2KB
test
test_SRResNet.json 1006B
test_sr.json 977B
test_ESRGAN.json 990B
test_SRGAN.json 927B
models
__init__.py 603B
SRGAN_model.py 10KB
__pycache__
SRRaGAN_model.cpython-36.pyc 6KB
networks.cpython-36.pyc 4KB
base_model.cpython-36.pyc 4KB
__init__.cpython-36.pyc 763B
SR_model.py 5KB
SFTGAN_ACD_model.py 11KB
networks.py 6KB
SRRaGAN_model.py 10KB
modules
__init__.py 0B
seg_arch.py 3KB
architecture.py 16KB
block.py 10KB
__pycache__
spectral_norm.cpython-36.pyc 5KB
loss.cpython-36.pyc 2KB
sft_arch.cpython-36.pyc 6KB
architecture.cpython-36.pyc 12KB
block.cpython-36.pyc 8KB
__init__.cpython-36.pyc 146B
spectral_norm.py 6KB
loss.py 2KB
sft_arch.py 7KB
base_model.py 3KB
utils
__init__.pyc 141B
__init__.py 0B
progress_bar.py 2KB
progress_bar.pyc 3KB
README.md 687B
__pycache__
progress_bar.cpython-36.pyc 2KB
__init__.cpython-36.pyc 137B
util.cpython-36.pyc 5KB
util.py 5KB
test_sftgan.py 2KB
scripts
transfer_params.py 3KB
create_lmdb.py 2KB
extract_subimgs_single.py 3KB
generate_mod_LR_bic.m 2KB
color2gray.py 2KB
rename.py 729B
README.md 153B
transfer_params_sft.py 2KB
extract_enlarge_patches.py 2KB
net_interp.py 541B
make_gif_video.py 3KB
back_projection
main_bp.m 616B
main_reverse_filter.m 716B
backprojection.m 608B
README.md 6KB
test.py 5KB
auto_test.py 1KB
train.py 7KB
data_samples
samples
OST_013.png 566KB
experiments
pretrained_models
README.md 2KB
LICENSE 11KB
tb_logger
README.md 0B
README.md 13KB
metrics
calculate_PSNR_SSIM.py 5KB
calculate_PSNR_SSIM.m 8KB
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