快速SRGAN 该存储库的目标是实现实时超分辨率，以对低分辨率视频进行升采样。 目前，该设计遵循架构。 但是代替残差块，采用反向残差块以提高参数效率和快速操作。 这种想法在某种程度上受到。 培训设置如下图所示： 速度基准 通过平均800帧以上的运行时间获得以下运行时间/ fps。 在GTX 1080上测得。 输入图像尺寸 输出尺寸 时间（秒） 第一人称射击 128x128 512x512 0.019 52 256x256 1024x1024 0.034 30 384x384 1536x1536 0.068 15 我们看到有可能以30fps的速度将其上采样到720

深度学习是近几年图像识别领域的一门新兴技术，能够自动学习影像深层次特征 从而进行准确的分类决策，为得到更好的高分辨率遥感影像分类结果带来新的契机

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EDSR（增强型深度超分辨率）单图像超分辨率 Matlab 端口。 ■ 先决条件 ■ MATLAB 2020b 图像处理工具箱统计和机器学习工具箱深度学习工具箱并行计算工具箱 ■ 如何测试 ■ 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络 ■如何对图像文件执行EDSR超分辨率■ 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始（非模糊）图像。 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍。 img = imread("MyPicture.jpg"); 24x768 输入图像imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img); imwrite（imgSR，“ MyPicture_2xEDSR.png”）; ％2048x1536图像输出 ■ 如

该工具包括引导滤波器、引导上采样和残差插值。 请在示例文件夹中运行 runall.m。 参考： 导向过滤器： Kaiming He、Jian Sun 和 Xiaoou Tang，引导图像过滤，欧洲计算机视觉会议 (ECCV)，2010 年。 Kaiming He、Jian Sun 和 Xiaoou Tang，引导图像过滤，IEEE Trans。 模式分析和机器智能 (TPAMI)，卷。 35，第 6 期，第 1397-1409 页，2013 年。 引导上采样： Yusuke Monno、Masayuki Tanaka 和 Masatoshi Okutomi，使用引导滤波器的多光谱去马赛克，IS&T/SPIE 电子成像论文集 (EI2012)，数码摄影 VIII，第 8299 卷，第 82990O-1-7 页，2012 年 1 月。 残差插值： Yusuke Monno、Daisu