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图像超分辨率（ISR） 该项目的目标是扩大和提高低分辨率图像的质量。 该项目包含针对单一图像超分辨率（ISR）的各种残差密集网络的Keras实现，以及使用内容和对抗性损失组件来训练这些网络的脚本。 已实施的网络包括： 残差密集网络中描述的超规模残差密集网络（Zhang et al.2018） 网络中描述的残留致密网络中的超规模残留（Wang等人，2018） Keras VGG19网络的多输出版本，用于感知损失中的深度特征提取 一种自定义判别器网络，基于（SRGANS，Ledig et al.2017）中的描述 阅读完整的文档，为： : 。 和进行培训和预测。 此外，我们提供了一些脚本，以简化AWS和在云上的培训，仅需少量命令。 ISR与Python 3.6兼容，并在Apache 2.0许可下分发。 我们欢迎任何形式的贡献。 如果您想贡献，请参阅部分。 内容 预训练网络 创建模型对象时，可直接获得用于生成这些图像的权重。 当前有4种型号可用： RDN：较大的psnr，较小的psnr，取消噪声 RRDN：甘斯 用法示例： model = RRDN(weights=

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npmhub 在每个带有package.json文件的GitHub存储库或文件夹上，滚动到页面底部以查看其npm依赖项及其说明的列表。 npmhub还为以下内容添加了方便的链接： package.json文件 npmjs.com RunKit测试包 BundlePhobia捆绑时查看包装尺寸 PackagePhobia在安装时查看软件包大小 NPMGraph探索子依赖性 UNPKG查看发布到npm的确切内容 右键单击然后选择在该域上启用npmhub，也可以支持GitHub Enterprise。 安装 在Chrome版本也能在歌剧（使用）和边缘。 设计 这是npmhub的样子： 也可以看看 用于在GitHub上显示不同包管理器依赖关系的扩展。 直接跳转到npm软件包的GitHub存储库，例如 。

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