matlab代码中的rir 使用非常深的残差通道注意网络的图像超分辨率 这个存储库是为下面论文中介绍的RCAN 、 、 、 、 、 和，“使用非常深的残差通道注意力网络的图像超分辨率”，ECCV 2018， 该代码基于 Ubuntu 14.04/16.04 环境（Python3.6、PyTorch_0.4.0、CUDA8.0、cuDNN5.1）和 Titan X/1080Ti/Xp GPU 构建和测试。 RCAN 模型也已合并到 . 内容 介绍 卷积神经网络 (CNN) 深度对于图像超分辨率 (SR) 至关重要。 然而，我们观察到图像 SR 的更深网络更难训练。 低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在通道间被平等对待，因此阻碍了 CNN 的表示能力。 为了解决这些问题，我们提出了非常深的残差通道注意网络（RCAN）。 具体来说，我们提出了残差中的残差（RIR）结构来形成非常深的网络，该网络由几个具有长跳跃连接的残差组组成。 每个残差组包含一些具有短跳跃连接的残差块。 同时，RIR 允许通过多个跳过连接绕过丰富的低频信息，使主网络专注于学习高频信息。 此外，我们提出了一种通道

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ABB模块手册 RCAN-01 ACS800-RCAN-CANopen总线适配器模块-用户手册-英文

:rocket: 基本SR | | Google Colab： | :circled_M: :fast_down_button: Google云端硬盘： | :fast_down_button:百度网盘：| :file_folder: :fast_down_button: :fast_down_button:（提取码：basr） :chart_increasing: :laptop: :high_voltage: BasicSR（基本S- UPERřestoration）是基于PyTorch一个开源图像和视频恢复工具箱，如超分辨率，降噪，去模糊，JPEG伪像的去除，等等。 （ ， ， ， ） （ ， ， ， ） :sparkles: 新的功能 2020年11月29日。添加ESRGAN和DFDNet 。 2020年9月8日。添加盲人脸恢复推理代码： 。 2020年8月27日。添加StyleGAN2培训和测试代码： 。 更多的 2020年9月8日。添加盲人脸恢复推理代码： DFDNet 。 ECCV20：通过深度多尺度组件字典进行盲人脸恢

win超分辨率重建 RCAN(4倍)的win32程序，由RCAN-master中的模型改编而来

将RCAN模型已下载，测试成功，由于上传大小的原因，直将其中的三个模型上传此处。跑程序时可以实现。详情可以在github上得到答案

将RCAN在ubuntu上进行实现，python使用的是3.6，源码已修改完毕，直接运行就能实现超分辨率