Demo Codes For Image Super-resolution via Sparse *Representation MATLAB

xARM is the powerful and easy-to-use solution to get a real preview of your game. - Preview at device's physical size - Verify pixel perfectness - Compare multiple resolutions while editing - Batch screenshot export

MSRN_PyTorch 该存储库是论文“用于图像超分辨率的多尺度残差网络”的官方PyTorch实施。 可以从下载论文 可以从下载所有测试数据集（预处理的HR图像）。 所有原始测试数据集（HR图像）都可以从下载。 我们的MSRN直接在Y通道上进行了培训和测试。 但是，越来越多的SR模型在RGB通道上进行训练。 为了公平起见，我们根据代码对MSRN进行了重新培训。 我们发布了该项目的新代码和结果。 旧代码被移到OLD /文件夹中。 新代码存储在MSRN /文件夹中。 更新2019.06.12.1 先前提供的再训练模型使用DIV2K（1-895）。 我们更正了此错误，并提供了重新训练的模型（DIV2K 1-800）和结果。 我们现在还提供了x8结果！ 请注意，我们仅使用800张图像（DIV2K 1-800）进行训练，并使用最新的重量文件进行测试。 更新2019.06.12.2

Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution论文地址简介模型图模型框架算法流程Patch extraction and representationnon-linear mapping 非线性映射Reconstruction训练测试实验结果Pytorch代码实现使用说明文件存放运行代码model.pydata.pymain.pyrun.py运行操作图片对比Original imageBicubic imageSRCNN image后续工作参考文章 论文地址 简介 超分辨率技术（Super-Resolution）

image_super_resolution 一个旨在提高Image Super Resolution深度学习原理/框架/工具的项目。 参考 该项目从以下项目中复制了很多代码和构想： 网络 该模型基于RRDN和GAN。 损失和超参数 HR与SR之间产生损失L1损失 GAN损失，SR的鉴别器损失 功能损失：HR和SR通过VGG block2_conv2 / block5_conv4 L2损失，block2_conv2和block5_conv4输出的损失值处于不同级别 鉴别器损耗（真实/伪造）用于鉴别器网络 首先，不同的损失是不统一的。 其次，模型需要重量损失以达到预期效果。 超参数用于在训练发电机时平衡发电损耗，感冒损耗和壮举损耗。

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RealSR 通过内核估计和噪声注入实现真实世界的超分辨率 纪小中，曹云，泰英，王成杰，李吉林和黄飞跃 腾讯优途实验室 我们的解决方案在两个赛道上均获得了CVPR NTIRE 2020真实世界超高分辨率挑战赛的冠军。 （官方PyTorch实施） 更新-2020年9月2日 培训代码可从 更新-2020年5月26日 添加模型。 提供了基于。在Windows / Linux / macos上测试您自己的图像。有关更多详细信息，请参见 用法./realsr-ncnn-vulkan -i in.jpg -o out.png -x使用合奏 -g 0选择GPU ID。 介绍 不管模糊和噪点如何，最新的最新超分辨率方法在理想数据集上均实现了令人印象深刻的性能。但是，这些方法在现实世界中的图像超分辨率中始终会失败，因为它们大多数都从高质量图像中采用简单的三次三次向下采样来构造低分辨率（LR）和高分辨率（

EDSR-Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution,pytorch实现的，欢迎各位下载！

2D快速傅里叶变换实现论文。

Resolution Enhancement Techniques in Optical Lithography