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基于深度卷积神经网络，在ICCV2015上完成了图像超分辨率任务，该项目在MATLAB中以灰色代码呈现。

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简介：
在MATLAB环境中，这篇关于灰度图像超分辨率的论文（2016_super_resolutionICCV2015）我对其内容进行了重新实现，并在该存储库中提供了我的训练和测试代码。该代码采用MIT许可证。请注意，感谢@star4s。为了改进网络训练代码的可靠性，我已修复了其中的一些缺陷，并致力于提升代码的易用性。（2017/4/29） 训练数据集来源于2014ILSVRC数据集的训练集，我从中随机选取了大约60,000张图片，这些图片仅供学术研究目的使用。遗憾的是，由于我的Google驱动器存储空间不足，我不得不将其删除。（尽管如此，您可以尝试从其他来源获取相关数据。）对于将图像放大两倍的情况，此代码在性能上优于传统的“bicubic”插值方法。目前，该代码已具备了进行训练和测试的能力。原始图像经过处理后会生成超分辨率图像，这些超分辨率图像是通过matconvnet模型进行训练得到的。关于如何进行训练与测试流程1：首先运行`gpu_compile.m`来编译matconvnet模块（请务必根据您的具体需求调整其中的设置）。关于编译过程的更多信息可以参考文档2.其次运行`testSRnet_result.m`脚本以查看测试结果。3.如果您希望自行训练模型，可以下载我的数据集并利用`prepare_ur_data.m`脚本生成`imdb.mat`文件，该文件包含了每个图像的完整路径信息。最后, 您可以使用`train_SRnet.m`脚本进行模型训练。

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  • Matlab中的灰色代码-2016_Super_Resolution：基于深度卷积网络的ICCV2015图像超分辨率方法
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    该文章介绍了在MATLAB环境下实现的一种基于深度卷积神经网络的图像超分辨率技术，是ICCV 2015会议上的研究成果。 在MATLAB中我重新实现了名为2016_super_resolutionICCV2015的项目，并在我的存储库中包含了训练和测试代码。此代码基于MIT许可证发布。 注意：感谢@star4s提供的帮助，我已经修复了网络培训代码中的部分错误并简化了使用流程。（更新日期: 2017/4/29） 对于训练数据，我从ILSVR2014_train中随机选取大约6万张图片（仅供学术用途）。此代码在放大两倍的图像上表现优于“bicubic”方法。您可以进行培训和测试。 原始图片 -> 超分辨率处理后的图片（通过matconvnet训练） 操作指南： 1. 运行gpu_compile.m来编译matconvnet，可能需要调整其中的部分设置。 2. 为获取测试结果，请运行testSRnet_result.m脚本。 3. 如果您打算自行进行训练，则需下载我的数据集，并使用prepare_ur_data.m生成imdb.mat文件，该文件包含所有图片的路径信息。 4. 使用train_SRnet.m来启动网络培训过程。
     
  • 基于卷积神经网络的彩色图像超分辨率处理（MATLAB）
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    本研究运用MATLAB开发了一种基于卷积神经网络的算法，有效提升彩色图像的分辨率，实现高质量图像重建。 使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率，在MATLAB中的代码实现。
     
  • 基于卷积神经网络的彩色图像超分辨率处理（MATLAB）
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    本研究利用卷积神经网络技术，在MATLAB平台上实现了对彩色图像进行超分辨率处理的方法，显著提升了图像质量。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像处理领域有着广泛的应用，尤其是在提升彩色图像分辨率的超分辨率重建任务上。本项目利用MATLAB这一强大的数学计算和科学可视化工具来构建并训练CNN模型以提高图片清晰度。 一、卷积神经网络（CNN） CNN是一种深度学习架构，其核心特征在于使用卷积层提取输入数据中的局部特征，并通过池化层减少维度保持关键信息。在超分辨率任务中，CNN能够自动学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系，并生成高质量的高清图片。 二、图像超分辨率 图像超分辨指的是将质量较低或尺寸较小（即低清晰度）的照片转换成更高清版本的过程，以提高视觉效果和细节。这项技术在摄影、医学影像分析及安全监控等领域中有着重要应用价值。CNN的优势在于其能够自动学习复杂特征，并进行像素级别的预测。 三、MATLAB环境 作为一款强大的数值计算软件，MATLAB提供了深度学习工具箱支持构建训练部署深度神经网络模型所需的各种功能和算法。在本项目里我们将使用该平台来设计并实现超分辨率的卷积神经网络架构，利用其内置优化器调整参数，并借助丰富的图像处理函数完成数据预处理及后处理工作。 四、CNN模型结构 一个典型的用于提升图片清晰度的CNN模型可能包含以下几个主要部分： 1. 输入层：接收低质量或小尺寸（即低分辨率）输入图； 2. 卷积层：通过一系列滤波器提取图像特征，可以设置多个卷积层级来增加网络深度和复杂性； 3. 激活函数：例如ReLU等非线性变换以增强模型表达能力； 4. 上采样层（如转置卷积）或插值方法将低分辨率的特征图转换为高分辨率输出； 5. 输出层：生成高质量、大尺寸的目标图像。 五、训练与优化 在MATLAB中，我们需要准备一组配对的低清和高清图片作为训练样本。通过反向传播算法更新网络参数，并使用像均方误差或结构相似度这样的损失函数来衡量预测结果与实际值之间的差距大小。此外还可以采用学习率调整等技巧以提升模型性能。 六、评估及应用 完成模型训练后，可以利用测试数据集对生成的超分辨率图像进行质量评估，常用的评价指标包括峰值信噪比和结构相似度。在将该技术应用于真实场景时，用户只需上传任意一张低清图片即可获得相应的高清版本输出结果。 本项目为理解和实践卷积神经网络解决图像超分辨问题提供了一个实用平台。通过学习并操作此项目不仅能够深入理解CNN的工作原理，还能掌握MATLAB在深度学习领域的应用技能。
     
  • 基于卷积神经网络的彩色图像超分辨率处理（MATLAB实现）
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    本研究利用卷积神经网络技术，在MATLAB平台上实现了彩色图像的超分辨率处理。通过深度学习方法提高图像清晰度和细节表现力，为图像增强领域提供了一种有效解决方案。 使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率，在MATLAB中的代码实现。
     
  • 使用MATLAB和卷积神经网络进行彩色图像超分辨率处理的代码.zip
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    本资源提供了一套利用MATLAB实现彩色图像超分辨率技术的完整代码，采用先进的卷积神经网络算法，有效提升低分辨率图像的质量与细节。 在MATLAB中使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率。
     
  • 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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    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。
     
  • 关于改进卷积神经网络的图像超分辨率算法的研究
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    本研究聚焦于开发并优化基于卷积神经网络的图像超分辨率技术，旨在提升低分辨率图像至高清晰度版本的质量与细节表现。通过创新架构和训练策略，力求在视觉效果和计算效率上实现突破，为图像处理领域提供先进解决方案。 为解决现有卷积神经网络图像超分辨率复原算法中存在的映射函数过学习及损失函数收敛性不足等问题，本段落结合视觉识别算法与深度学习理论进行改进。首先将原有的SRCNN层数从3层提升至13层，并引入了一种自门控激活函数swish来替代传统的sigmoid和ReLU等激活函数，利用该函数的优势有效避免了过拟合问题，并更好地捕捉到低分辨率图像向高分辨率转换的映射关系；同时，在传统网络损失函数的基础上融合Newton-Raphson迭代法理论以加速收敛速度。实验结果表明，改进后的卷积神经网络模型显著提升了图像清晰度，并在主观视觉效果和客观评价指标上均有进一步提升。
     
  • Alex《基于深度卷积神经网络的图像分类研究》
    优质
    《基于深度卷积神经网络的图像分类研究》由作者Alex撰写，探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络进行高效准确的图像分类方法。该研究为计算机视觉领域提供了新的视角和解决方案。 利用深度卷积神经网络对图像进行分类是《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（2012年）中的研究内容。该论文由Alex等人提出，介绍了如何使用深度学习技术来提高图像识别的准确性。
     
  • Matlab实现LeNet.rar_Matlab LeNet_卷积_卷积神经网络_MATLAB_图像分类_神经网络分类
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    本资源为使用MATLAB语言实现的经典卷积神经网络LeNet架构。适用于进行图像分类任务，包括但不限于手写数字识别。提供详细的代码和注释，帮助用户深入理解卷积神经网络的工作原理及其应用。 卷积神经网络LeNet代码可以实现图片分类功能。