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超分辨率matlab代码-AdaDSR:用于单图像超分辨率的深度自适应推理网络
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2021-05-26
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超分辨率matlab代码AdaDSR(ECCV 2020 AIM研讨会) PyTorch的实现 我们的AdaDSR的总体结构。 结果 在Set5上的SISR结果。 更多结果请参考本文。 SR结果和深度图的示例可视化。 准备 先决条件 PyTorch(v1.2) 带有OpenCV,Numpy,Pillow,tqdm和matplotlib和tensorboardX的Python 3.x用于可视化 [可选]如果要计算PSNR / SSIM索引并使用参数--matlab True ,请确保matlab在您的PATH中 [稀疏转换] cd masked_conv2d; python setup.py install cd masked_conv2d; python setup.py install 。 请注意,当前我们提供了从修改的版本,该版本支持3x3稀疏卷积层的推理。 将来我们将提供更通用的版本。 数据集 训练 用于训练,您可以从或下载数据集。 数据应组织为DIV2K_ROOT/DIV2K_train_HR/*.png , DIV2K_ROOT/DIV2K_train_LR_bicubic/
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AdaDSR-master.zip (68个子文件)
AdaDSR-master
models
non_local
non_local.py 9KB
non_local_simple_version.py 5KB
utils.py 135B
network.py 1KB
common.py 4KB
adaedsr_fixd_model.py 992B
rdn_model.py 6KB
rcan_model.py 863B
edsr_model.py 801B
networks.py 27KB
adaedsr_model.py 1KB
losses.py 3KB
san_model.py 20KB
__init__.py 2KB
adarcan_model.py 1KB
MPNCOV
python
MPNCOV.py 6KB
__init__.py 0B
__init__.py 0B
dsr_model.py 13KB
base_model.py 10KB
srcnn_model.py 4KB
srresnet_model.py 822B
vdsr_model.py 5KB
figs
results.png 80KB
visualization.png 857KB
architecture.png 763KB
data
sr_dataset.py 4KB
imlib.py 10KB
benchmark_dataset.py 2KB
__init__.py 2KB
base_dataset.py 451B
div2k_dataset.py 3KB
test.py 10KB
train.py 4KB
calc_psnr_ssim.m 8KB
flops.py 10KB
options
__init__.py 52B
train_options.py 221B
base_options.py 12KB
test_options.py 211B
masked_conv2d
masked_conv2d
src
masked_conv2d_kernel.cu 5KB
masked_conv2d_cuda.cpp 3KB
__init__.py 98B
masked_conv.py 4KB
setup.py 1KB
.gitignore 128B
README.md 5KB
util
visualizer.py 2KB
util.py 4KB
__init__.py 76B
scripts
train_srcnn.sh 665B
test_rcan.sh 698B
train_adaedsr.sh 259B
train_rdn.sh 426B
train_vdsr.sh 685B
test_adarcan.sh 440B
train_adarcan.sh 244B
train_adaedsr_fixd.sh 359B
train_rcan.sh 435B
test_adaedsr.sh 440B
test_vdsr.sh 880B
test_edsr.sh 1KB
test_adaedsr_fixd.sh 830B
train_san.sh 587B
test_rdn.sh 854B
test_san.sh 909B
train_edsr.sh 451B
test_srcnn.sh 707B
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