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

USRNet、DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN、IMDN 的训练和测试代码 瑞士苏黎世联邦理工学院 新闻 (2021-06-03) : 增加人脸图像增强的测试代码： 新闻 (2021-05-13) : 添加。 新闻（2021-05-12） ：支持分布式训练，另见 。 新闻 (2021-01) : 盲人实像超分辨率将加入。 欢迎拉取请求！ 更正（2020-10） ：如果您使用多个 GPU 进行 GAN 训练，请删除或注释以启用DataParallel进行快速训练 新闻 (2020-10) : 添加来计算感受野。 新闻（2020-8） ： deep plug-and-play image restoration toolbox在cszn/DPIR发布。 提示 (2020-8) : 使用它可以避免out of memory问题。 新闻

DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的培训和测试代码瑞士苏黎世联邦理工学院张Kai计算机视觉实验室新闻：将添加USRNet（CVPR 2020）。 培训方法来源DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的培训和测试代码瑞士苏黎世联邦理工学院张章计算机视觉实验室新闻：将添加USRNet（CVPR 2020）。 训练方法原始链接main_train_dncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_fdncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_ffdnet.py https://github.com/cszn/FFDNet main_train_srmd.py https ：//github.com/cszn/SRMD main_train_dpsr.py https://github.com/cszn/DPSR main_train_msrresnet_ps