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细节增强的matlab代码-srfbn:srfbn
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2021-05-27
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细节增强的matlab代码<<<<<<< HEAD srfbn ======= 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, Xia
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