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超分辨率matlab代码-Wavelet-Domain-Style-Transfer-for-an-Effective-Perc...
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2021-05-26
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超分辨率matlab代码小波域样式转移在单图像超分辨率中实现有效的感知失真权衡 ICCV 2019口头报告可以从以下链接下载不同数据集的结果: 这是ICCV论文“在单图像超分辨率中有效实现感知失真权衡的小波域样式转换”的实现。 第一步,您需要运行SWT.m来生成LL子带和六个高频子带。 第二步,请将上面生成的高频子带分别复制到Content和Style文件中,然后运行command.sh进行小波域风格传输。 可以从下载VGG文件,然后将其放在pre-trained_model文件中。 在第三步骤中,通过VDSR网络进一步增强了在第一步骤中生成的LL子带。 注意,需要针对不同的小波滤波器对网络进行重新训练。 所提供的模型仅适用于哈尔过滤器。 在第四步中,通过运行ISWT.m,使用逆SWT将生成的LL和高频子带重新组合为图像。 样式传送软件代码基于进行了修改。 NRQM分数是使用PIRM挑战提供的matlab代码计算的。
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Wavelet-Domain-Style-Transfer-for-an-Effective-Perception-distortion-Tradeoff-in-Single-Image-Super--master.zip (48个子文件)
Wavelet-Domain-Style-Transfer-for-an-Effective-Perception-distortion-Tradeoff-in-Single-Image-Super--master
Step2_WDST
vgg19.py 3KB
command.sh 1KB
utils.py 3KB
utils.pyc 2KB
style_transfer.py 6KB
run_main.py 6KB
style_transfer.pyc 4KB
vgg19.pyc 4KB
Style
101_style_gd_level2.png 403KB
101_style_gh_level1.png 376KB
101_style_gv_level2.png 331KB
101_style_gh_level2.png 329KB
101_style_gd_level1.png 478KB
101_style_gv_level1.png 385KB
Content
101_content_gh_level2.png 248KB
101_content_gh_level1.png 224KB
101_content_gd_level1.png 242KB
101_content_gv_level1.png 234KB
101_content_gv_level2.png 256KB
101_content_gd_level2.png 259KB
Step3_LSE
pytorch-vdsr-div2k_haar
main_vdsr.py 5KB
VDSR-Demo.ipynb 611KB
model
model_epoch_50.pth 2.56MB
dataset.py 516B
vdsr.py 1KB
LICENSE 1KB
demo.py 4KB
eval.py 3KB
README.md 3KB
__pycache__
vdsr.cpython-36.pyc 2KB
dataset.cpython-36.pyc 1KB
Generate_training
store2hdf5.m 3KB
modcrop.m 267B
generate_train.m 3KB
Step4_generate_combined_images
utils
find_minimum.m 104B
glob.m 216B
load_images_3channel.m 159B
find_maximum.m 104B
ISWT.m 2KB
WAVELET DOMAIN STYLE TRANSFER.pdf 3.9MB
README.md 1KB
Step1_generate_wavelet_subbands
utils
find_minimum.m 104B
glob.m 216B
load_images_3channel.m 159B
find_maximum.m 104B
SWT.m 3KB
ImageAp
119_CX.png 467KB
ImageAo
119_EDSR.png 333KB
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