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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”

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简介：
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。

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  • 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”
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    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。
     
  • SRGAN: 利用生成对抗网络实现真实的单幅图像超分辨率提升
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    SRGAN利用生成对抗网络技术，在单张图片的基础上实现高质量的超分辨率图像重建，大大提升了图像的清晰度和真实感。 我们在TensorLayer 2.0 和 2.0+ 版本上运行此脚本。对于使用 TensorLayer 1.4 的用户，请自行检查相关文档。 该项目将在一个月内关闭并移至新地址。 超分辨率示例采用的SRGAN架构，基于TensorFlow实现。实验结果展示了数据准备和预先训练的VGG模型的重要性。您需要下载预训练的VGG19模型，并且要具备高分辨率图像用于训练。本实验中所使用的配置文件中的超参数（如历元数）是根据特定的数据集设定的，因此如果使用不同的数据集进行训练时，请相应调整这些参数。
     
  • 基于生成对抗网络的图像超分辨率技术——SRGAN
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    SRGAN是一种利用生成对抗网络提升低分辨率图像至高分辨率的技术，能够有效增强图像细节和清晰度。 尽管使用更快更深的卷积神经网络在单图像超分辨率方面取得了突破，在准确性和速度上都有所提升，但一个核心问题仍然未得到解决：当我们在大的放大倍数下进行超分辨处理时，如何恢复更精细的纹理细节？基于优化方法的超分辨率技术主要依赖于目标函数的选择。最近的研究大多集中在最小化均方重建误差上，这导致了具有高信噪比的估计结果，但这些结果往往缺乏高频细节，并且在感知质量方面不能满足期望。 本段落提出了SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network），一种用于图像超分辨率处理的生成对抗网络。据我们所知，这是首个能够推断出4倍放大因子的照片般逼真的自然图像的技术框架。为了实现这一目标，我们设计了一种感知损失函数，包括对抗性损失和内容丢失两部分。其中，对抗性损失通过使用鉴别器网络将我们的解决方案推向真实照片的分布中；同时，我们也采用了由感知相似度驱动的内容丢失来代替像素空间中的相似度计算。 实验结果表明，在公共基准测试上，我们提出的深度残差网络能够从严重下采样的图像中恢复出逼真的纹理。广泛的平均意见得分（MOS）测试证实了使用SRGAN在感知质量方面取得了显著的改进，其获得的MOS分数比其他方法更高。
     
  • 基于生成对抗网络的单图像超分辨率逼真效果论文翻译
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    本文为一篇关于利用生成对抗网络提升单张图片超分辨率技术的文章的中文译著，着重探讨了如何通过该方法实现更真实的图像放大效果。 该资源包含论文的中英文版本，《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》这篇文章已翻译成中文，标题为《使用生成对抗网络的逼真的单图像超分辨率》。译文通过谷歌、百度等工具逐句翻译，并且格式和公式已经矫正过，没有乱码问题。这是一篇关于生成对抗网络的经典文章，是学习该领域的著名论文之一，优质翻译值得拥有！
     
  • 基于TensorFlow的SRGAN算法在单幅图像超分辨率中的实现：SRGAN-tensorflow
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    本项目采用TensorFlow框架实现了SRGAN算法，用于提升单幅低分辨率图像至高分辨率版本。通过深度学习技术，显著改善了图像细节与清晰度。 SRGAN-张量流介绍该项目是一个令人印象深刻的实现版本。基于v5版，在相同的设置下获得了结果。但由于资源有限，我使用包含8156张优质相机捕获的高分辨率图像的数据集来训练我的网络。如以下结果显示，在未使用imagenet数据集的情况下，性能接近该文中提出的结果。BSD100、Set14和Set5上的结果将在以后报告。 一些比较结果如下： - 输入项：我们的结果与SRGAN及原版的对比 - 输入项：另一组测试案例中我们实现的效果与SRGAN以及原文中的表现 依赖环境包括python2.7 和 tensorflow（已在r1.0， r1.2版本上进行过测试）。可以从相关平台下载并提取预训练模型。
     
  • 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”
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    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。
     
  • RDN-pytorch：基于PyTorch的残差密集网络图像超分辨率实现（CVPR 2018）
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    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 ```
     
  • SRGAN-PyTorch: 简单完整的超分辨率实现
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    SRGAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架开发的深度学习项目，旨在提供一个简洁而全面的解决方案，用于图像的超分辨率处理。该项目实现了生成对抗网络（SRGAN）技术，能够有效提升低分辨率图片的质量和细节表现力，使用户可以轻松地将模糊或小尺寸的照片转换为高清、细腻的大图。 SRGAN-PyTorch是一个存储库，其中包含了对生成对抗网络进行的逐点PyTorch重新实现。 尽管使用更快、更深的卷积神经网络在单图像超分辨率方面取得了准确性和速度上的突破，但仍有一个主要问题尚未解决：当以较大的放大比例处理时，如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的方法的行为很大程度上取决于目标函数的选择。最近的研究工作主要集中于最小化均方重构误差。虽然得出的结果具有很高的峰值信噪比（PSNR），但它们通常缺少高频细节，在视觉感知方面往往不如人意。 在本段落中，我们介绍了SRGAN——一种用于图像超分辨率的生成对抗网络框架。据我们所知，这是第一个能够在4倍放大因子下推断出逼真自然图像的方法。为此，我们提出了一种基于感知损失的新方法来解决上述问题。
     
  • 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
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    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`。
     
  • PyTorch-GAN：基于PyTorch的生成对抗网络实现
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    PyTorch-GAN是一款基于PyTorch框架开发的库，专注于提供多种生成对抗网络（GAN）模型的高效实现。该库简化了GAN的研究和应用过程，使开发者能够快速上手并进行创新实验。 该存储库已不再更新维护，因为我目前无法投入时间进行维护。如果您有兴趣作为合作者继续开发，请通过电子邮件与我联系。 PyTorch-GAN 是一个包含生成对抗网络的 PyTorch 实现集合的研究项目。虽然模型架构可能不完全遵循原始论文中的描述，但我更注重传达核心思想而非精确配置每一层。我们非常欢迎任何对 GAN 的贡献和建议。 安装说明如下： ``` $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN $ cd PyTorch-GAN/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt ``` 实现内容包括辅助分类器生成对抗网络，由奥古斯都·奥德纳（Augustus Odena）、克里斯托弗·奥拉（Christopher Olah）和乔纳森·希伦斯（Jonathon Shlens）提出。