SRMD-Pytorch:SRMD training, testing, model checking, model converting derived from csznKAIR (SRMD超分辨率模型pytorch)
SRMD Pytorch
(English version is down below)
(建议在环境下操作)
本仓库改编于原作者项目
相关论文：CVPR 2018
模型结构：
SRMD已经训练的模型保存在model_zoo中。(模型来源于原作者 https://drive.google.com/drive/folders/13kfr3qny7S2xwG9h7v95F5mkWs0OmU0D)
SRMD模型：
srmd_x2.pth
srmd_x3.pth
srmd_x4.pth
输入：19维的数据，其中15维为经过PCA降维后进行维度拉伸的模糊核，还有1个维度为图片噪声维度，另外3个维度分别为图片的RGB通道，即模型输入为：(19,图片宽,图片高)
图片经过GAN网络的处理，最后进行PixelShuffle，放大指定的倍数。
输出：放大了的图片的RGB通道，即模型输出为：(3,图片宽,图
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资源详情
[{"title":"（ 1022 个子文件 158.33MB ） SRMD-Pytorch:SRMD training, testing, model checking, model converting derived from csznKAIR (SRMD超分辨率模型pytorch)","children":[{"title":"main_test_srmd.py <span style='color:#111;'> 8.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train_srmd.json <span style='color:#111;'> 3.03KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main_train_srmd.py <span style='color:#111;'> 8.98KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 24.99KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"model_plain.py <span style='color:#111;'> 8.42KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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