超分辨率matlab代码-SRCNN-Keras:通过Theras作为后端通过Keras实现SRCNN。为了与已发表的作品进行合理的比较，ma
超分辨率matlab代码SRCNN-Keras
在python和matlab中使用'bicubic'作为选项的resize函数是不同的，并且最近发表的论文通常使用matlab来生成低分辨率图像
通过以Theano为后端的Keras实现SRCNN。
为了与已发表的作品进行合理的比较，Matlab的imresize函数生成了低分辨率的图像。
使用预先训练的模型
在“测试”文件夹中运行SRCNN_test.m（训练集为Yang91）放大系数=
3
训练
注意：更多数据和更好的结果
使用Matlab生成培训补丁
使用Keras和Theano作为后端来训练SRCNN模型
将Keras模型转换为.Mat以使用Matconvnet进行测试
如何训练您的模型？
生成训练补丁
运行SRCNN.py以产生SRCNN模型
首先运行load_save.py，然后运行save_model.m以生成Matconvnet模型
与原始实施的差异
使用Adam优化网络以实现快速收敛
依存关系
，，。
如果该代码对您有帮助，请引用此文章：“使用深度卷积网络的图像超分辨率”。
笔记
此代码基于Keras-1。
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