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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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简介：
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`。

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  • 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`。
     
  • 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 ```
     
  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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。
     
  • 轻量级图像超分辨率的RFDN：残差特征提取网络
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    简介：RFDN是一种用于轻量级图像超分辨率的创新网络架构，通过采用残差结构来高效地进行特征学习与图像恢复，适用于实时高清图像处理需求。 我们在比赛中凭借射频网论文代码获得了第一名。接受的研讨会论文和相关代码即将发布。模型文件已上传！您现在可以使用这些资源来训练我们的RFDN，并利用预训练的模型进行实验，测试代码也已经上传完毕。您可以运行test.py以获取挑战的结果。
     
  • 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。