RDN 该存储库是。 要求 PyTorch 1.0.0 脾气暴躁的1.15.4 枕头5.4.1 h5py 2.8.0 tqdm 4.30.0 火车 可以从下面的链接下载转换为HDF5的DIV2K，Set5数据集。 数据集 规模 类型 关联 DIV2K 2个 火车 DIV2K 3 火车 DIV2K 4 火车 第5集 2个 评估 第5集 3 评估 第5集 4 评估 否则，您可以使用prepare.py创建自定义数据集。 python train.py --train-file " BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 " \ --eval-file " BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 " \ --outputs-dir " BLAH_BLAH/outputs " \

超分辨率重建RDN(3倍)的win32程序，由RDN-TensorFlow-master中的模型改编而来

espcn的matlab代码RDN-TensorFlow 原始来源 CVPR 2018 论文的 TensorFlow 实现。 官方实施： 先决条件 Python-2.7（分支python3的Python-3.5） TensorFlow-1.10.0 Numpy-1.14.5 OpenCV-2.4.9.1 h5py-2.6.0 用法 准备数据 从 下载 DIV2K 训练数据。 提取所有图像并将其放置在 RDN-TensorFlow/Train/DIV2K_train_HR 中。 火车 python main.py 测试 python main.py --is_train=False 注意 如果要在生成训练数据和测试图像时使用 MATLAB 中的 resize 函数作为使用的预训练模型，则需要安装 ，并使用选项--matlab_bicubic=True运行脚本。 如果你想直接把原始图像作为RDN的输入，你可以像python main.py --is_train=False --is_eval=False --test_img=Test/Set5/butterfly_GT.bmp这样运行脚本

RDN 该存储库是。 要求 PyTorch 1.0.0 脾气暴躁的1.15.4 枕头5.4.1 h5py 2.8.0 tqdm 4.30.0 火车 可以从下面的链接下载转换为HDF5的DIV2K，Set5数据集。 数据集 规模 类型 关联 DIV2K 2个 火车 DIV2K 3 火车 DIV2K 4 火车 第5集 2个 评估 第5集 3 评估 第5集 4 评估 否则，您可以使用prepare.py创建自定义数据集。 python train.py --train-file " BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 " \ --eval-file " BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 " \ --outputs-dir " BLAH_BLAH/outputs " \

Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function (LIIF) 的预训练模型文件，包含EDSR-baseline-LIIF和RDN-LIIF