数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率 王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”， 该代码基于 依存关系 的Python 3.5 PyTorch> = 0.4.0 麻木 skimage 意象 matplotlib tqdm 代码 git clone git@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cd AWSRN 抽象的 近年来，深度学习已以出色的性能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。 但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。 在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。 在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。 此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。 AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分

# SRCNN超分辨率Pytorch代码 1. 复现SRCNN，使用三层卷积层，kernel size分别为9,1,5； 2. 包含数据集，并包含在该数据集上训练6000epoch的模型pth文件； 3. 包含训练和推理代码，可以使用已经训练好的代码直接推理。

Set5，Set14 Dataset 是基于非负邻域嵌入的低复杂度单图像超分辨率的数据集，该训练集被用于单幅图像超分辨率重构，即根据低分辨率图像重构出高分辨率图像以获取更多的细节信息。 这项技术已被广泛应用于 计算机视觉 与图形学、医学成像、安全监控等领域。 该数据集由比利埃大学、法国贝尔实验室于 2012 年发布，相关论文有《Low-Complexity Single-Image Super-Resolution based on Nonnegative Neighbor Embedding》。

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收集大量最新的图像超分辨率/插值论文。图像超分辨率的英文名称是 Image Super Resolution。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。目前， 图像超分辨率研究可分为 3个主要范畴: 基于插值、 基于重建和基于学习的方法.

细节增强的matlab代码图像超分辨率反馈网络 更新：我们建议的门控多反馈网络（GMFN）将出现在BMVC2019中。 “通过两个时间步长，每个时间步长包含7个RDB，与包括RDN的最新图像SR方法（其中包含16个RDB）相比，所提出的GMFN具有更好的重建性能。” 该存储库是我们建议的SRFBN的Pytorch代码。 该代码由并基于进行开发，并在具有2080Ti / 1080Ti GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python 3.6 / 3/7，PyTorch 0.4.0 / 1.0.0 / 1.0.1，CUDA 8.0 / 9.0 / 10.0）上进行了测试。 。 我们提出的SRFBN的体系结构。 蓝色箭头表示反馈连接。 有关我们建议的SRFBN的详细信息，请参见。 如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用，请考虑引用： @inproceedings{li2019srfbn, author = {Li, Zhen and Yang, Jinglei and Liu, Zheng and Yang, Xiaomin and Jeon, Gwanggil and

RDN 该存储库是。 要求 PyTorch 1.0.0 脾气暴躁的1.15.4 枕头5.4.1 h5py 2.8.0 tqdm 4.30.0 火车 可以从下面的链接下载转换为HDF5的DIV2K，Set5数据集。 数据集 规模 类型 关联 DIV2K 2个 火车 DIV2K 3 火车 DIV2K 4 火车 第5集 2个 评估 第5集 3 评估 第5集 4 评估 否则，您可以使用prepare.py创建自定义数据集。 python train.py --train-file " BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 " \ --eval-file " BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 " \ --outputs-dir " BLAH_BLAH/outputs " \

论文代码的压缩文件，具体GitHub地址为：https://github.com/zixuannnnnn/DRAAN