基于MATLAB的超分辨率代码-VSRNet_PyTorch: PyTorch版利用卷积神经网络进行视频超分辨率论文的实现
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简介：
这段代码是基于PyTorch实现了使用卷积神经网络进行视频超分辨率的技术，参考了MATLAB版本的VSRNet，并遵循相关研究论文。适合于对视频增强和深度学习感兴趣的开发者和研究人员。
超分辨率Matlab代码虚拟网络VSRNet的PyTorch实现（带卷积神经网络的视频超分辨率）要求使用以下命令安装PyTorch：
- 对于CUDA 8.0，可以使用如下命令：
```
conda install pytorch torchvision -c csoumith
# 如果已安装了cuda8.0，请按此方式安装。
```
另外还需要安装其他相关库，例如：
- PyTorchNet可以通过以下命令进行安装：
```
pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master
```
- 安装tqdm:
```
pip install tqdm
```
- 安装OpenCV和tensorboard_logger:
```
conda install -c conda-forge opencv
pip install tensorboard_logger
```
- h5py可以通过以下命令安装：
```
conda install h5py
```
数据集包括训练、验证以及测试视频。其中，训练和验证的数据集是从特定资源中抽取的。选择这个数据集的原因是想将基于单帧的SRCNN扩展到多帧的VSRNet上进行研究。
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