卷积码的matlab代码WMCNN-pytorch-Netmodel
符合艺术性的[通过小波多尺度卷积神经网络实现航空图像超分辨率]如果使用此代码,请引用本文。我使用pytorch剥离了本文的网络模型。该代码基于文章[航空图像超高清]通过小波多尺度卷积神经网络进行解析,wmcnn,因为本文随附的代码使用python和matlab混合编程以及pytorch版本,因为该代码使用了大量数据集来读取和预处理处理过程,并且环境设置异常,代码无法运行,因此剥离了相关的网络结构,可以直接使用。
无需培训过程,您就可以使用它快速将其嵌入网络结构中,而不必担心输入大小。
注意力
应该注意的是,在网络上,论文略有不同。
在网络结构的末端,个人感觉它直接从160特征图下降到12。它可能返回到去噪性能的损失,因此添加了缓冲区卷积。
慢慢将特征图降低到12
代码基于文章的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率],wmcnn,由于文章附带的代码使用了python和matlab混合编程,以及一个pytorch版本,因此处理的过程,而且环境构造异常,无法运行代码,不再替换相关的网络结构,可直接使用。缺失了训练
2022-05-23 11:45:37
4KB
系统开源
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