卷积码的matlab代码-WMCNN-pytorch-Netmodel:根据艺术上的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]如果使用此

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卷积码的matlab代码WMCNN-pytorch-Netmodel 符合艺术性的[通过小波多尺度卷积神经网络实现航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。我使用pytorch剥离了本文的网络模型。该代码基于文章[航空图像超高清]通过小波多尺度卷积神经网络进行解析，wmcnn，因为本文随附的代码使用python和matlab混合编程以及pytorch版本，因为该代码使用了大量数据集来读取和预处理处理过程，并且环境设置异常，代码无法运行，因此剥离了相关的网络结构，可以直接使用。无需培训过程，您就可以使用它快速将其嵌入网络结构中，而不必担心输入大小。注意力应该注意的是，在网络上，论文略有不同。在网络结构的末端，个人感觉它直接从160特征图下降到12。它可能返回到去噪性能的损失，因此添加了缓冲区卷积。慢慢将特征图降低到12 代码基于文章的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]，wmcnn，由于文章附带的代码使用了python和matlab混合编程，以及一个pytorch版本，因此处理的过程，而且环境构造异常，无法运行代码，不再替换相关的网络结构，可直接使用。缺失了训练

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