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Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution

用单个深度学习模型替换移动相机ISP 1.概述 该库提供了RAW到RGB映射方法的实施和PyNET CNN在介绍。 该模型经过训练，可以将直接从移动相机传感器获得的RAW Bayer数据转换为使用专业的佳能5D DSLR相机拍摄的照片，从而取代了整个手工制作的ISP相机产品线。 提供的预训练PyNET模型可用于从使用Sony Exmor IMX380相机传感器捕获的RAW（DNG）图像文件生成全分辨率12MP照片。 对于华为P20和BlackBerry KeyOne智能手机，此方法的更多视觉效果可在找到。 2.先决条件 Python：scipy，numpy，imageio和枕头套件 + 英伟达GPU 3.第一步 下载预训练的 ，并将其放入vgg_pretrained/文件夹。 下载经过预训练的，并将其放入models/original/文件夹中。 将下载并将其提取到raw_images/文件夹中。 此文件夹应包含三个子文件夹： train/ ， test/和full_resolution/ 请注意，Google云端硬盘的配额限制了每天的下载量。 为了避免这种情况，您可以

PyTorch中文教程 PyTorch是一个针对深度学习，并且使用GPU和CPU来优化的张量库（张量库） 介绍 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 组织重建[网站] GitHub Pages（国外）： : Gitee Pages（国内）： ://apachecn.gitee.io/pytorch-doc-zh 第三方站长[网站] pytorch中文文档： ://www.bookstack.cn/search/result?wd pytorch 地址A：xxx（欢迎留言，我们完善补充） 其他补充 版本特性 PyTorch官方入口 中文文档： :

山东大学2020年深度学习复习整理

resnet+attention model. 利用tensorflow改写。绝对好用！

此回购包含AAAI 2021论文的代码和结果： ， | | | （Google CoLab） 拟议的两阶段框架概述。 首先，我们提出了一个用于水印检测，删除和恢复的多任务网络SplitNet。 然后，我们提出了RefineNet，以使用预测的蒙版和从上一阶段恢复的背景对学习区域进行平滑处理。 因此，我们的网络可以在没有任何人工干预的情况下以端到端的方式进行培训。 注意，为清楚起见，我们没有显示所有编码器和解码器之间的任何跳过连接。 整个项目将于2021年1月（几乎）发布。 数据集 我们合成了四个不同的数据集进行训练和测试，您可以通过下载该数据集。 预训练模型 其他经过预先训练的模型仍在重组和上传中，它将很快发布。 演示版 可以在google colab中建立一个易于使用的在线演示。 本地演示将很快发布。 前提条件 pip install -r requirements.

easytorch 使用Python的numpy实现的简易深度学习框架，API与pytorch基本相同，实现了自动求导、基础优化器、layer等。 1 文档目录 2 Quick Start from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential from easytorch.optim import SGD import easytorch.functional as F # Create a model, optimizer, loss function model = Sequential( Linear(1, 5), Tanh(), Linear(5, 1) ) opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4) loss_fn = F.mse_loss # train the mod

图像去模糊 一张照片捕捉到一个难忘的时刻却后来才发现它模糊不清，这真是令人失望。 图像去模糊也可以用作其他应用程序的预处理步骤。 该项目使您可以对图像进行模糊处理。 用法 预先训练的权重和使用的模型存储在存储库中。 您可以直接加载它们并运行Demo.ipynb中显示的去模糊处理 如果要从头训练模型，则训练脚本位于deblur.py中 模型 使用了具有3个卷积层的CNN模型。 训练集包括4000张大小为96x96的模糊图像，目标集由相应的清晰图像组成。 实际的去模糊是在尺寸为32x32的较小色块上学习的。 在预测期间，可以一次从32x32的色块中预测出清晰的色块。 样品 水果： 伦娜：

深度包 博客文章中的详细信息： : 如何使用 克隆项目 下载我在创建的训练和测试集，或者如果您想从头开始处理数据，请下载。 使用docker镜像运行python代码： docker run -it \ -v /path/to/the/code:/data \ mhwong2007/deep_packet \ bash 如果要运行Jupyter笔记本，请使用以下命令： docker run -it \ -v /path/to/the/code:/data \ -p 8888:8888 \ mhwong2007/deep_packet \ jupyter lab --no-browser --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.token= ' ' --allow-root 如果要自己构建环境，请在安装依赖项和库 数据预处理 python pr