图像超分辨率重建资源文件介绍

本资源文件提供了一篇关于图像超分辨率重建的完整教程，包括算法原理、Pytorch实现以及相关代码和数据。该教程详细介绍了图像超分辨率重建的基本概念、应用领域、研究进展以及具体的算法实现。

内容概述

1. 图像超分辨率重建概述
   • 概念
   • 应用领域
   • 研究进展
2. SRResNet算法原理和Pytorch实现
   • 超分重建基本处理流程
   • 构建深度网络模型提高超分重建性能
   • 基于子像素卷积放大图像尺寸
   • SRResNet结构剖析
   • Pytorch实现
3. SRGAN算法原理和Pytorch实现
   • 生成对抗网络(GAN)
   • 感知损失
   • SRGAN结构剖析
   • Pytorch实现

资源文件包含

• 完整代码
• 训练数据
• 测试数据
• 预训练模型

使用说明

1. 环境配置
   • Python 3.6
   • Pytorch 1.4.0
   • scikit-image 0.16.2
   • Tensorboard
2. 数据集
   • COCO2014数据集用于训练
   • Set5、Set14和BSD100数据集用于测试
3. 训练与测试
   • 运行create_data_lists.py生成数据列表
   • 运行train_srresnet.py训练SRResNet算法
   • 运行eval.py对测试集进行评估
   • 运行test.py对单张图像进行超分重建

参考文献

• 文中提到的所有算法和实现均参考了相关文献和开源代码。

致谢

感谢所有为图像超分辨率重建领域做出贡献的研究者和开发者。

下载链接

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