MSG-Net（多尺度指导网络） 多尺度制导网络 该存储库（ ）是MSG-Net的正式版本，适用于我们在ECCV16中进行的。 它带有四个训练有素的网络（x2，x4，x8和x16），一个带Kong的RGBD训练集和三个带Kong的RGBD测试集（A，B和C）。 据我们所知，MSG-Net是FIRST卷积神经网络，它尝试在多尺度引导下从相应的高分辨率RGB图像上对深度图像进行升采样。 还提供了MS-Net的另一个（无多尺度指导）。 有关更多详细信息，请访问。 许可和引文 该软件和相关的文档文件（以下简称“软件”），以及包括但不限于附图的研究论文（深度多尺度制导的深度图超分辨率）以及表格（以下简称“纸张”）均已提供给学术界仅用于研究目的，无任何担保。 任何商业用途都必须征得我的同意。 在您的工作中使用软件或论文的任何部分时，请引用以下论文 @InProceedings{hui16

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matlab获取图像前端点代码弥合模拟差距到真实差距：对真实数据进行超分辨率基准测试 该存储库包含本文中报告的针对超分辨率Erlangen（SupER）基准的评估协议： Köhler，T.，Bätz，M.，Naderi，F.，Kaup，A.，Maier，A.，＆Riess，C.（2019年）。 “迈向缩小模拟到真实的差距：对真实数据进行超分辨率基准测试。”，摘自：IEEE模式分析和机器智能交易（即将出现） 可以从我们的网站下载所有数据集和基准测试结果。 这些图像是使用配备了f / 1.8、16mm定焦镜头的Basler acA2000-50gm CMOS相机采集的所有真实图像。 我们以此数据库为基准对各种单图像和多帧超分辨率（SR）方法进行了基准测试。 入门 基准的结构如下： data ：指定用于存储输入数据集的目录 matlab ：基准测试的源代码 algorithms ：SR算法和图像质量度量 quantitativeStudy ：用于定量评估的脚本 observerStudy ：人类观察者研究的脚本 utility ：映像IO和预处理功能 visualization ：用于可视化

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