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腾讯开源图像超分辨率算法RealSR的源代码和预训练模型，已完成训练和测试。

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简介：
由于RealSR源代码以及预训练模型在国内的网络环境较为复杂，导致下载速度通常较慢，因此这里已将其完整下载并打包提供；同时，还包含了一组用于测试的图像样本。关于如何运用该资源，请参考我在博客上的详细说明：https://blog..net/liang_baikai/article/details/122988610

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  • 腾讯已开源图像超分辨率算法RealSR，包含源码及预训练模型和测试图片
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    腾讯已经开放了其先进的图像超分辨率技术RealSR的源代码、预训练模型以及测试图片，为开发者提供了强大的工具来提升图像清晰度。 由于RealSR源码及预训练模型在国内下载速度较慢，这里已将其打包好，并附带测试图片。使用方法请参考我的博客文章。
     
  • CIFAR10 - PyTorch - 包含模型源文件、训练和测试代码以及Kaggle上的预训练模型
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的CIFAR-10数据集图像分类解决方案，包含详细的模型源码、训练与测试脚本，并附有在Kaggle平台上的预训练模型以供参考和使用。 cifar10文件夹：包括了cifar10原数据库 kaggle文件夹：包括了在kaggle上训练好的模型及日志文件 model文件夹：包括了本地cpu训练好的模型 src文件夹： - kaggle_tensorboard.py: 用于使用tensorboard展示kaggle上训练的日志 - model.py: 神经网络模型 - res_model：残差网络模型 有问题就发邮件。GuanlinLi_BIT@163.com
     
  • PyTorch VDSR超分辨率训练测试与评估代码
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    这段简介描述了一个使用PyTorch框架实现的VDSR模型代码库，专注于图像超分辨率技术的研究、训练、测试及性能评估。 基于Pytorch平台的用于图像超分辨率的深度学习模型SRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码可以计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • 包含完整代码、预训练模型和测试图像的手势识别器
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    本项目提供一套全面的手势识别解决方案，内含详尽源代码、优化过的预训练模型及多种测试图像，助力开发者快速上手并深入研究。 在这个资源包里，我们主要探讨手势识别技术的应用领域及其重要性。该技术通过计算机视觉手段解析人类手部动作，广泛应用于人机交互、游戏控制及虚拟现实等场景中。 本压缩文件包括以下内容： 1. 图片样本：`thumbs_down.jpg`、`pointing_up.jpg`、`thumbs_up.jpg` 和 `victory.jpg` 这些图片用于手势识别模型的训练和测试。它们分别代表“不赞同”（大拇指向下）、“指向”（食指向上）、“赞同”（大拇指向上）以及“胜利”（V字手势）。这四种常见的日常交流中的手势构成了重要的训练数据集。 2. 代码文件：`mediapipe手势识别.py` 使用开源的Mediapipe库编写的手势识别程序。这个Python脚本可能利用了Mediapipe预先构建的数据处理管道，可以实时检测视频流中手部的关键点，并据此辨认出手势动作。 3. 配置文件：`gesture_recognizer.task` 此`.task`配置文件定义了手势识别任务的具体设置或模型参数。它可能是训练过程中使用的输入输出格式、超参数等信息的集合，指导模型根据特定的手势进行分类操作。 在实际应用中，手势识别通常涉及以下步骤： - **预处理**：捕获图像后，可能需要调整大小、归一化、灰度化或使用其他滤波技术来优化后续分析。 - **手部检测**：利用Mediapipe等工具的手部定位算法确定并分离出手部区域。 - **关键点识别**：基于上述步骤，在已知手的位置上进一步精确定位每个手指的关键关节位置。 - **特征提取**：根据这些关键点的坐标信息，计算出描述手势的特征向量，如指间距离和角度等。 - **手势分类**：将生成的特征向量输入到经过训练的数据分类器（例如SVM、神经网络）中以预测相应的手势类别。 - **反馈与优化**：根据识别结果准确度及实时性能调整模型参数，提高整体表现。 此资源包涵盖了一系列必要组件——从数据集到实现代码再到可能的任务配置文件——使用户能够直接运行和测试，并可根据个人需求进行修改或扩展。通过深入研究这个项目，不仅可掌握手势识别的基础理论知识，还能学会如何使用Mediapipe等工具开展实际开发工作。
     
  • AttnGAN 文本生成图像模型（已预训练及训练好）- Python3 版本
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    AttnGAN是一款先进的Python3文本生成图像模型，已经过预训练与优化。该工具采用注意力机制增强图像细节生成能力，适用于多种应用场景。 已经配置好了预训练模型和训练好的模型，并且除了CUB-birds图像数据集外的所有元数据文件都已经下载并配置好。 对于AttnGAN: Fine-Grained Text-to-Image Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）代码复现，需要安装以下环境： ``` pip install python-dateutil pip install easydict pip install pandas pip install torchfile nltk pip install scikit-image ``` 可能还需要额外安装： ``` pip install torchvision ```
     
  • 超分辨率训练数据集：T91、BSDS200和General100
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    本资料集涵盖了广泛使用的T91、BSDS200及General100三个超分辨率训练数据库，提供高质量图像以提升低分辨率图片的细节与清晰度。 超分辨率训练集包括T91, BSDS200, 和 General100。
     
  • 超分辨率图像重建常用的训练集1
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    本资料聚焦于超分辨率图像重建技术中训练集的选择与构建方法，涵盖常用数据集介绍及优化策略探讨。 超分辨率图像重建通常使用特定的训练集。
     
  • DASR: 我们论文《通过域距离感知训练实现真实图像超分辨率》的训练与测试代码
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    简介：DASR是基于我们发表的论文《通过域距离感知训练实现真实图像超分辨率》的开源项目，提供用于训练和测试的真实图像超分辨率解决方案。 无监督超分辨率（SR）技术近年来取得了显著进展，并因其在实际应用中的潜力而备受关注。现有方法主要通过增强未配对的数据来实现这一目标：首先生成与现实世界中高分辨率图像相对应的合成低分辨率图像$\mathcal{Y}^g$，该过程基于真实的低分辨率域$\mathcal{Y}^r$和真实数据集$\mathcal{X}^r$。然后利用这些伪对${\mathcal{Y}^g, \mathcal{X}^r}$以监督学习的方式进行训练。 然而，由于图像转换本身是一项极具挑战性的任务，因此现有的方法在生成的合成低分辨率图像和实际低分辨率图像之间存在显著的域差距。这极大地限制了它们在超分辨重建中的性能表现。 为了解决这一问题，在本段落中我们提出了一种新颖的方法——基于领域距离感知的无监督超分辨率（DASR）。这种方法旨在通过减少这些生成数据与真实世界场景之间的差异，从而提高现实世界的图像SR质量。
     
  • 基于深度学习的预先训练好的超分辨率模型
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    本研究介绍了一种基于深度学习技术构建的预训练超分辨率模型。该模型能够有效提升图像和视频的清晰度，在多种应用场景中展现出了优越性能。 包括EDSR、ESPCN、FSRCNN、LapSRN在内的预训练模型可以将图像分辨率放大2倍、3倍、4倍或8倍： 1. EDSR_x4.pb：这是一种增强深度残差网络的单图超分辨率模型，能够将输入图像的分辨率提高四倍。 2. ESPCN_x4.pb：该模型采用高效的亚像素卷积神经网络实现单张图片和视频实时超分辨率处理，同样可以提升图像到原来的四倍大小。 3. FSRCNN_x3.pb：这是一种加速版的超分辨卷积神经网络模型，专门用于将图像放大三倍（原文中的描述可能有误，应为x3而非提高4倍）。 4. LapSRN_x8.pb：这是来自快速准确的图片超分辨率和深度拉普拉斯金字塔网络的一个模型，能够显著提升图像到八倍大小。
     
  • 利用训练完成的模型进行预测
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    本项目旨在运用已训练成功的机器学习或深度学习模型对新数据进行预测分析，以实现特定目标如分类、回归等。 使用训练好的模型进行预测可以与我的模型训练和保存过程配套使用。