【文件属性】：
文件名称：用卷积滤波器matlab代码-VDSR-TensorFlow:TensorFlow实施“使用超深度卷积网络的精确图像超分辨率”（CVPR201
文件大小：8.45MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 13:17:28
系统开源
用卷积滤波器matlab代码VDSR-TensorFlow
介绍
该存储库是VDSR（CVPR16）的TensorFlow实现。
您可以从论文和作者的项目页面中查看更多详细信息
项目页面：
纸
：
网络结构
VDSR-TensorFlow
/模型/network.py
ILR表示插值的低分辨率图像
SR表示重建的超分辨率图像
细节
VDSR结构
层（＃层）
过滤器尺寸
输入尺寸
输出尺寸
激活功能
输入层（1）
1个
64
ReLU
隐藏层（18）
64
64
ReLU
输出层（1）
64
1个
--
ReLU（整流线性单元）
输入/输出
输入（LR）
输出（剩余）
重建（LR
+残留）
训练
损失函数
VDSR
-TensorFlow
/模型/___init__.py中的_loss_function（self，reg_parameter）
基本损失函数
残差学习的损失函数
正则化
L2正则化
记号
：VDSR中的权重
：地面实况（原始高分辨率图像，HR）
：插值的低分辨率图像（ILR）
：重建的超分辨率图像
：HR和ILR之间的残差
：正则化参数：0.0001
优化
VDSR
-Te
【文件预览】：
VDSR-TensorFlow-master
----evaluation()
--------utils()
--------objective_quality_assessment_bicubic.m(997B)
--------Urban100_img002_scale_2.m(865B)
--------color_image.m(2KB)
--------objective_quality_assessment_vdsr_tensorflow.m(1KB)
--------image_detail.m(851B)
----.gitignore(163B)
----README.md(19KB)
----utils()
--------__init__.py(1KB)
----_README.md(8KB)
----run.sh(798B)
----resources()
--------figure()
----test.py(2KB)
----run.bat(798B)
----train.py(4KB)
----.gitattributes(68B)
----model()
--------configurations.py(1KB)
--------__init__.py(3KB)
--------network.py(1KB)
----main.py(285B)
----requirements.txt(110B)
----data()
--------generate dataset()
--------__init__.py(1KB)