【文件属性】：
文件名称：matlab残差函数定义代码-RDN-Tensorflow:“用于图像超分辨率的残差密集网络”的TensorFlow实现
文件大小：290.35MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-02 09:28:41
系统开源
matlab残差函数定义代码RDN-Tensorflow
(2018/09/04)
介绍
我为
.
我使用
DIV2K
数据集作为训练数据集。
环境
Ubuntu
16.04
Python
3.5
依赖
麻木
Opencv2
matplotlib
文件
main.py
:
执行
train.py
并传递默认值。
vdsr.py：RDN
模型定义。
train.py
：训练
RDN
模型并表示测试集性能。
test.py
：测试
RDN
模型并显示结果图像和
psnr。
demo.py
：通过
RDN
模型放大输入图像。
util.py
：此项目的实用功能。
model
:
训练好的
RDN
的保存文件。
如何使用
您可以下载一个预处理过的训练集
-
,
,
，然后就不需要进行预处理操作了。
预处理的训练集应该在“数据”目录中
预处理
您应该将
DIV2K
数据集的图像放入“data”目录中的“DIV2K_HR”目录中。
输入图像（低分辨率）应为
48x48
大小，因此子图像（高分辨率）应为输入图像大小的特定倍数。
例如）输入图像：48x48
/
[2x
Scale]
Sub_image