matlab阻滞增长模型代码残留稠密网络（RDN）（Caffe）
这是论文的实现：“
Y。Zhang，Y。Tian，Y。Kong，等，2018。用于图像超分辨率的残留密集网络。CVPR，第2472-2481页。”
环境
操作系统：CentOS
7
Linux
kernel
3.10.0-514.el7.x86_64
CPU：Intel
Xeon（R）CPU
E5-2667
v4
@
3.20GHz
x
32
内存：251.4
GB
GPU：NVIDIA
Tesla
P4，8
GB
软件
Cuda
8.0（已安装Cudnn）
Caffe（需要matcaffe接口）
Python
2.7.5
Matlab
2017b
数据集
这些数据集与提供的其他论文相同。
读者可以直接使用它们或从此处下载它们：
，
，
，
，
，
，
，
，
和
。
火车
将“火车”目录复制到“
Caffe_ROOT
/
examples
/”，然后将目录重命名为“
RDN”。
将数据集准备到“数据”目录中。
（可选）在Matlab中运行“
data_aug.m”以进行数据扩充；
例如data_aug（'data
/
