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Invertible-Image-Rescaling:实施文件
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2021-03-19
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可逆图像缩放 这是PyTorch的论文实现:可逆图像缩放(ECCV 2020口头)。 。 依赖关系和安装 Python 3(推荐使用 ) NVIDIA GPU + Python软件包: pip install numpy opencv-python lmdb pyyaml TensorBoard: PyTorch> = 1.1: pip install tb-nightly future PyTorch == 1.0: pip install tensorboardX 数据集准备 常用的培训和测试数据集可在下载。 开始使用 培训和测试代码在。有关基本用法,请参见 。 可逆架构 定量结果 在基准数据集:Set5,Set14,BSD100,Urban100和DIV2K验证集上进行图像重构的不同缩小和放大方法的定量评估结果(PSNR / SSIM)。对于我们的方法,不同z样本的平均P
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Invertible-Image-Rescaling-master.zip (43个子文件)
Invertible-Image-Rescaling-master
.style.yapf 83B
metrics
calculate_PSNR_SSIM.m 8KB
calculate_PSNR_SSIM.py 5KB
figures
qualitative_results.jpg 2.94MB
quantitative_results.jpg 297KB
architecture.jpg 1.43MB
codes
models
IRN_model.py 8KB
lr_scheduler.py 5KB
networks.py 2KB
__init__.py 433B
base_model.py 5KB
IRNp_model.py 12KB
modules
loss.py 3KB
module_util.py 3KB
Inv_arch.py 4KB
__init__.py 0B
discriminator_vgg_arch.py 4KB
Subnet_constructor.py 2KB
Quantization.py 480B
data
LQGT_dataset.py 6KB
util.py 16KB
__init__.py 2KB
LRHR_seg_bg_dataset.py 6KB
LQ_dataset.py 2KB
data_sampler.py 2KB
test.py 7KB
train.py 10KB
options
options.py 4KB
train
train_IRN_x2.yml 1KB
train_IRN_x4.yml 1KB
train_IRN+_x4.yml 2KB
test
test_IRN_x2.yml 2KB
test_IRN+_x4.yml 2KB
test_IRN_x4.yml 2KB
__init__.py 0B
README.md 2KB
utils
util.py 8KB
__init__.py 0B
run_scripts.sh 245B
LICENSE 11KB
.gitignore 453B
README.md 5KB
.flake8 99B
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