Advertisement

ESPCN的PyTorch实现：基于CVPR 2016论文“利用高效子像素卷积神经网络进行实时单幅图像与视频超分辨率”

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段简介可以描述为：“ESPCN_Pytorch”是基于CVPR 2016论文《Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Networks》的PyTorch实现，用于实时单张图片和视频的超分辨率处理。 静电防护网基于CVPR 2016论文的ESPCN的PyTorch实现。安装火炬使用conda install pytorch torchvision -c soumith或conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith，取决于是否已安装cuda。也可以通过pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master来安装PyTorchNet。OpenCV可以通过conda install opencv进行安装。 数据集分为训练和验证两部分。训练数据集包含16700个图像，而验证数据集则有425个图像。下载并解压数据集到data目录中后，运行python data_utils即可开始使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ESPCN的PyTorch实现：基于CVPR 2016论文“利用高效子像素卷积神经网络进行实时单幅图像与视频超分辨率”
    优质
    这段简介可以描述为：“ESPCN_Pytorch”是基于CVPR 2016论文《Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Networks》的PyTorch实现，用于实时单张图片和视频的超分辨率处理。 静电防护网基于CVPR 2016论文的ESPCN的PyTorch实现。安装火炬使用conda install pytorch torchvision -c soumith或conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith，取决于是否已安装cuda。也可以通过pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master来安装PyTorchNet。OpenCV可以通过conda install opencv进行安装。 数据集分为训练和验证两部分。训练数据集包含16700个图像，而验证数据集则有425个图像。下载并解压数据集到data目录中后，运行python data_utils即可开始使用。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • SRGAN的PyTorch实现：基于CVPR 2017论文“利用生成对抗网络实现单幅图像的超分辨率照片级效果”
    优质
    本项目是针对CVPR 2017论文的实践，采用PyTorch框架实现SRGAN算法，旨在通过生成对抗网络技术提升单张低分辨率图片至高分辨率的照片级真实感。 SRGAN 是基于 CVPR 2017 论文的 PyTorch 实现。
     
  • 基于卷积神经网络的彩色图像超分辨率处理（MATLAB实现）
    优质
    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。
     
  • 基于PyTorch的RDN实现：利用残差密集网络进行图像超分辨率（CVPR 2018）- 源码
    优质
    这段代码是基于PyTorch框架实现的残差密集网络(RDN)项目，用于执行图像超分辨率任务。该方法源于CVPR 2018会议论文，旨在提供高质量的大规模图像恢复方案。 RDN存储库要求使用PyTorch 1.0.0、pillow 5.4.1、h5py 2.8.0 和 tqdm 4.30.0。可以下载转换为HDF5格式的DIV2K和Set5数据集，用于训练和评估模型。 以下是数据集的具体规模及类型关联： - DIV2K：包含2个训练集合与3个验证集合。 - Set5：包括2个训练集合、3个评估集合以及4个测试集合。 或者，您也可以使用`prepare.py`脚本创建自定义的数据集。例如，您可以运行以下命令进行模型的训练和评估： ```shell python train.py --train-file BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 \ --eval-file BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 \ --outputs-dir BLAH_BLAH/outputs ``` 请根据实际路径替换`BLAH_BLAH`。
     
  • RDN-pytorch：基于PyTorch的残差密集网络图像超分辨率实现（CVPR 2018）
    优质
    RDN-pytorch是基于PyTorch框架实现的残差密集网络（Residual Dense Network）项目，用于提升图像超分辨率效果。该代码库实现了CVPR 2018论文中的方法。 RDN 存储库要求使用以下软件版本：PyTorch 1.0.0、脾气暴躁的1.15.4（这里的“脾气暴躁”可能是指另一个特定版本或组件，原文如此）、枕具5.4.1、h5py 2.8.0 和 tqdm 4.30.0。DIV2K和Set5数据集可以转换为HDF5格式，并且可以从指定链接下载相关文件。 以下是数据集的规模类型关联： - DIV2K：训练用（x2, x3, x4）、评估用（x2, x3, x4） - Set5：训练用、评估用 或者，您可以使用prepare.py脚本创建自定义数据集。运行命令如下所示： ``` python train.py --train-file BLAH_BLAH/DIV2K_x4.h5 \ --eval-file BLAH_BLAH/Set5_x4.h5 \ --outputs-dir BLAH_BLAH/outputs ```
     
  • 利用卷积神经网络进行图像分类
    优质
    本研究探讨了如何运用卷积神经网络技术实现高效且准确的图像分类。通过深度学习算法优化模型结构，显著提升了图像识别精度与速度。 基于卷积神经网络的图像分类方法能够有效地识别和归类不同类型的图像数据。这种方法利用深度学习技术对大量图片进行训练，从而能够在新的、未见过的数据集中准确地预测类别标签。通过构建复杂的层次结构来捕捉输入信号（如图像）的空间关系，并且使用反向传播算法根据损失函数调整权重参数以优化模型性能。卷积神经网络在计算机视觉领域取得了显著的成功，尤其是在对象检测和识别任务中表现出卓越的能力。
     
  • 利用卷积神经网络进行图像分类
    优质
    本研究运用卷积神经网络技术对图像数据进行深入分析与分类，探索其在模式识别领域的高效应用。 本段落提出了一种基于卷积神经网络的图像分类模型——MNIST-Net，在该模型的最后一层使用Hinge Loss替代传统的Softmax回归进行分类。在没有采用Dropout的情况下，MNIST测试集上的峰值准确率从99.05%提升到了99.36%。
     
  • 利用卷积神经网络进行图像分类
    优质
    本研究运用卷积神经网络技术对图像数据进行高效处理与分析，实现精准的图像分类，探索其在视觉识别领域的应用潜力。 基于卷积神经网络的图像分类方法能够有效地识别和归类不同类型的图片。这种方法利用深层结构来自动且适应性地学习图像特征表示，并通过多层处理提高准确性。卷积操作可以捕获空间层次的相关信息，池化过程则有助于减少参数数量并防止过拟合现象的发生。此外，全连接层用于将高级视觉特征映射到具体的分类标签上。总的来说，基于卷积神经网络的图像分类技术在计算机视觉领域具有广泛的应用前景和研究价值。
     
  • VehicleSuperRes: 使用PyTorch的车辆与交通视图专用图像及视频超分辨率技术，基于深度卷积神经网络
    优质
    VehicleSuperRes是一款专为提升车辆和交通场景图像、视频质量而设计的技术方案。它采用先进的深度卷积神经网络架构，并利用PyTorch框架实现高效训练与部署。 该存储库提供了一套工具用于将图像和视频转换为2倍分辨率的高质量版本，并使用深度卷积神经网络来实现车辆超分辨率处理。这些程序是用Python 3编写的，能够对车辆及交通视图进行专门处理。 存储库中包含了一个脚本，可以批量提升图像或视频目录中的文件至2x分辨率。尽管提供了一些预训练的权重选项，也包括了用于训练自定义PyTorch权重（.pth）和测试模型功能的脚本。 该系统支持多种输入格式，并能生成高质量输出结果。此外，还提供了详细的命令行参数说明以及关于如何使用这些工具进行图像或视频超分辨率处理的具体示例。 深度卷积神经网络模型基于waifu2x修改而来，原版在Lua Torch7中实现，而本项目则是在较新的PyTorch框架下开发的，并对原始结构进行了适当的调整和优化。