Keras图像超分辨率：EDSR、RCAN、SRGAN、SRFEAT、ESRGAN
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简介：
本项目探讨了使用Keras实现的几种先进的深度学习模型（如EDSR、RCAN、SRGAN、SRFEAT和ESRGAN），专注于提升图像质量，特别是在超分辨率领域。
单图像超分辨率技术包括EDSR、SRGAN、SRFeat、RCAN、ESRGAN以及我们团队开发的ERCA算法。该项目的目标在于提升基础模型（即SRFeat）的表现力。为了运行这个项目，你需要先搭建好环境，并下载相应的数据集；之后要执行脚本处理这些数据，最后可以开始训练和测试网络模型了。
我将分步骤指导你如何进行这项工作，希望说明足够清晰易懂。在一台配置为Core i7处理器、64GB RAM以及Titan XP GPU的机器上进行了项目测试。鉴于训练过程可能需要数天时间完成，请确保你的硬件环境（CPU/GPU）具备足够的性能，并且至少配备12GB以上的RAM。
对于软件开发环境，我推荐使用virtualenv工具来创建一个隔离的工作空间——venv。你可以通过pip命令安装这个虚拟环境管理器：
```
pip install virtualenv
```
接下来用Python3版本的virtualenv来生成名为“venv”的独立工作区：
```
python3 -m venv venv
```
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