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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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简介：
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 ```

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  • 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 ```
     
  • 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`。
     
  • MSRN-PyTorch: PyTorch版“用于图像超分辨率的多尺度残差网络”(ECCV 2018)存储库
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    MSRN-PyTorch是基于PyTorch实现的图像超分辨率项目，复现了2018年ECCV论文《Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution》中的多尺度残差网络模型。 MSRN_PyTorch是论文“用于图像超分辨率的多尺度残差网络”的官方PyTorch实现。可以从相关平台下载该论文，并获取所有测试数据集（预处理后的HR图像）。原始测试数据集（HR图像）也可以从相应的资源库中获得。我们的模型直接在Y通道上进行训练和测试，但许多其他SR模型则是在RGB通道上训练的。为了公平比较，我们根据代码对MSRN进行了重新训练，并发布了该项目的新代码和结果。旧代码被移到OLD文件夹中，新代码存储在MSRN文件夹内。 更新2019.06.12.1：先前提供的再训练模型使用的是DIV2K（1-895）数据集。我们已经纠正了这一错误，并提供了重新训练的模型（基于DIV2K 1-800的数据集），以及新的结果。我们现在还提供x8的结果！请留意，我们的训练仅使用了前800张图像（即DIV2K 1-800）进行，测试则采用最新的权重文件。
     
  • 基于PyTorch的图像分类残差网络实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了图像分类中的残差网络模型，通过深度学习技术提高大规模数据集上的分类准确率。 基于残差网络的训练模型可以达到99%的准确率，在测试集上的表现是86%。
     
  • USRNet：基于深度展开的图像超分辨率网络（CVPR 2020，PyTorch）
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    USRNet是一种先进的图像超分辨率技术，利用深度学习和PyTorch框架，在CVPR 2020上展示，通过深度展开方法提升图像质量。 经典超分辨率（SISR）退化模型假设低分辨率（LR）图像为高分辨率（HR）图像的模糊、下采样以及加噪版本。从数学上讲，可以表示为： \[ I_{\text{LR}} = I_{\text{HR}} \ast h + n \] 其中 \(I_{\text{LR}}\) 是低分辨率图像，\(I_{\text{HR}}\) 是高分辨率图像，\(h\) 表示二维卷积中的模糊核。符号“\(\ast\)”表示卷积运算。下采样操作通常采用标准的倍数向下采样器来实现，即保留每个不同像素对应的左上角像素，并丢弃其他信号。 噪声 \(n\) 一般假设为加性高斯白噪声（AWGN），其强度由方差或噪声水平决定。通过设定适当的模糊核、比例因子和噪音参数，可以近似各种低分辨率图像的生成过程。这种方法在基于模型的方法中得到了广泛应用，尤其是在最大后验概率（MAP）框架下同时解决数据项与先验项的问题上取得了显著成果。
     
  • RankSRGAN-基于PyTorch的图像超分辨率
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    RankSRGAN是一款基于PyTorch开发的深度学习框架下的图像超分辨率工具包，它通过先进的RankSRGAN算法显著提升图像质量与细节表现。 该资源提供RankSRGAN-图像超分辨率的PyTorch版本代码，复现论文为《RankSRGAN: Generative Adversarial Networks with Ranker for Image Super-Resolution》。
     
  • 图像超分辨率-ESRGAN-PyTorch
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    简介：ESRGAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架实现的图像超分辨率工具，采用先进的ESRGAN模型，能够生成高质量、自然感强的高分辨率图像。 该资源为ESRGAN-图像超分辨率-pytorch，复现论文为《ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks》。
     
  • 基于TensorFlow的单图像超分辨率增强型深度残差网络（EDSR）实现
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    本研究利用TensorFlow框架实现了增强型深度残差网络（EDSR），专门针对单张图像进行超分辨率处理，显著提升了图像细节与清晰度。 EDSR的TensorFlow实现使用了TensorFlow框架，并且需要安装tqdm和argparse库，请通过运行`pip install -r requirements.txt`来完成相关依赖项的安装。 为了训练模型，您必须执行以下操作：下载图像数据集（由于计算资源限制，我选择了特定的数据集），将所有这些图片放入指定目录中。之后可以使用命令行工具启动训练过程：在终端或命令提示符下输入 `python train.py --dataset data_dir` ，其中data_dir是包含所需图像的文件夹路径。 为了在训练期间查看统计信息（例如，预览图和损失值），只需运行tensorboard并指定保存日志数据的位置即可。具体来说，请使用命令：`tensorboard --logdir your_save_directory` ，这里的your_save_directory应替换为实际的日志记录目录名称。
     
  • 基于Pytorch的SRCNN图像超分辨率代码
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    本项目使用PyTorch实现SRCNN算法，用于提升低分辨率图像至高分辨率，适合研究与学习。代码开源且文档详尽，便于初学者入门深度学习图像处理技术。 复现SRCNN的Pytorch代码包括以下内容： 1. 使用三层卷积层构建模型，kernel size分别为9、1和5。 2. 提供数据集，并包含在该数据集上训练6000个epoch后的模型pth文件。 3. 包含训练和推理代码，可以使用已经训练好的模型直接进行推理。
     
  • Python-MetaSR: 一种用于超分辨率放大的通用网络（CVPR 2019, PyTorch）
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    Python-MetaSR是一种在CVPR 2019上提出的基于PyTorch框架的超分辨率放大技术，适用于多种图像放大任务，具有广泛的适用性和高效性。 Meta-SR是一个用于超分辨率的放大任意网络（CVPR2019），使用PyTorch实现。