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Matlab代码金字塔-Pytorch实现LapSRN（CVPR2017）

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简介：
本文介绍了基于Pytorch框架实现的LapSRN算法，该算法采用了一种新颖的残差学习策略用于超分辨率任务，并提供了详细的Matlab代码结构分析。 Matlab代码金字塔PyTorchLapSRNCVPR2017论文在PyTorch中的实现：“用于快速而准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”。用法：训练usage:main.py[-h][--batchSizeBATCHSIZE][--nEpochsNEPOCHS][--lrLR][--stepSTEP][--cuda][--resumeRESUME][--start-epochSTART_EPOCH][--threadsTHREADS][--momentumMOMENTUM][--weight-decayWEIGHT_DECAY][--pretrainedPRETRAINED]。PyTorchLapSRN可选参数包括：-h, --help显示帮助信息并退出；--batchSizeBATCHSIZE训练批量大小；--nEpochsNEPOCHS训练的轮数；--lrLR学习率。

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  • Matlab代码金字塔-Pytorch实现LapSRN（CVPR2017）
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    本文介绍了基于Pytorch框架实现的LapSRN算法，该算法采用了一种新颖的残差学习策略用于超分辨率任务，并提供了详细的Matlab代码结构分析。 Matlab代码金字塔PyTorchLapSRNCVPR2017论文在PyTorch中的实现：“用于快速而准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”。用法：训练usage:main.py[-h][--batchSizeBATCHSIZE][--nEpochsNEPOCHS][--lrLR][--stepSTEP][--cuda][--resumeRESUME][--start-epochSTART_EPOCH][--threadsTHREADS][--momentumMOMENTUM][--weight-decayWEIGHT_DECAY][--pretrainedPRETRAINED]。PyTorchLapSRN可选参数包括：-h, --help显示帮助信息并退出；--batchSizeBATCHSIZE训练批量大小；--nEpochsNEPOCHS训练的轮数；--lrLR学习率。
     
  • Matlab代码实现：LapSRN深度拉普拉斯金字塔网络，用于快速准确的超分辨率(CVPR2017)
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    本文章介绍了使用MATLAB实现的LapSRN算法，这是一种基于深度学习的超分辨率技术，通过构建拉普拉斯金字塔网络实现了图像和视频的快速且精确的超分辨率处理。此方法在CVPR 2017会议上被提出并获得了广泛的关注。 Matlab代码实现的拉普拉斯金字塔深度网络（LapSRN）能够快速准确地进行超分辨率处理。该模型在2017年IEEE计算机视觉和模式识别会议上提出，并展示了其在从粗到细的拉普拉斯金字塔框架内的低分辨率图像超分辨能力。 我们的方法不仅速度快，而且在四个基准数据集上实现了4倍与8倍超级分辨率的最佳性能。对于更多详细信息及评估结果，请参阅相关文档。 如若研究中使用了本代码或数据集，请引用以下文献： @inproceedings{LapSRN, author={Wei-Sheng Lai and Jia-Bin Huang and Narendra Ahuja and Ming-Hsuan Yang}, title={Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution}, booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}
     
  • Steerable Pyramid: PyTorch中的可控金字塔实现
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    本项目在PyTorch框架下实现了Steerable Pyramid模型，提供了一种高效处理图像分解与重建的方法，适用于多种计算机视觉任务。 可控制的金字塔可控金字塔的PyTorch实现需要使用pytorch_fft库。
     
  • Matlab高斯金字塔与拉普拉斯金字塔代码（含FFT）- Gaussian_Pyramid_Laplacian_Pyramid_FFT：五级实现
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的程序，用于生成和展示图像的高斯金字塔与拉普拉斯金字塔，并采用FFT加速卷积运算。该代码实现了从原始图像递归构建五层金字塔的过程。 本段落介绍如何使用Python编写代码来生成五级的高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，并将这些图像连接起来以显示整个金字塔结构。目前，在OpenCV中没有直接的功能可以这样展示金字塔，尽管在MATLAB中有相应的功能实现。虽然这里提供的方法可能不是最优雅的方式，但能够达到预期效果并且可以根据需要进行改进。此外，该代码还为生成的图像创建了2DFFT（二维快速傅里叶变换），以便对空间频率进行分析。
     
  • L-K金字塔光流法的Matlab实现代码
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    本项目提供了一种基于L-K（Lucas-Kanade）金字塔算法的光流估算方法的MATLAB实现。通过多层次图像处理技术，此代码能够高效准确地计算视频帧间像素点运动矢量，适用于计算机视觉领域的多种应用场景。 L-K金字塔光流法的Matlab代码实现可以参考1981年的文章《一种迭代图像配准技术及其在立体视觉中的应用》。
     
  • MATLAB中的高斯金字塔实现
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    本文介绍了在MATLAB环境中实现图像处理技术之一——高斯金字塔的方法。通过构建一系列不同分辨率的图像层级，该技术广泛应用于图像压缩、特征检测等领域。文中详细阐述了如何利用MATLAB函数高效地生成和操作高斯金字塔，并提供了具体的代码示例。 图像高斯金字塔的MATLAB实现主要分为高斯平滑与向下采样两部分，可以直接运行。
     
  • MATLAB中的高斯金字塔代码
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    这段代码实现了一个在MATLAB环境中构建图像高斯金字塔的功能。通过一系列的高斯模糊与降采样步骤，可以有效地生成不同分辨率的图像层级，适用于多尺度分析和特征检测等计算机视觉任务。 关于高斯金字塔的MATLAB代码分享给大家。
     
  • MATLAB代码金字塔-资料来源:sources
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    MATLAB代码金字塔汇集了一系列基于MATLAB编程语言构建的项目和教程。该资源库旨在帮助用户从基础到高级掌握MATLAB开发技巧，并促进算法、数据可视化及工程计算等领域的创新应用。 Matlab代码金字塔视频加速倍率是由SeyranKhademi博士基于ZhangYichao的源代码进行重写的。如果您发现任何错误或有改进意见，请与SeyranKhademi博士联系。如果认为该代码很有用，建议引用CVPR2017会议的相关文章。 论文和示例视频可以在项目网页上找到。此代码是使用MATLAB R2017b编写的，并已在MacOSX和Linux系统中测试过。它依赖于EeroSimoncelli的matlabPyrTools金字塔工具箱以及“基于相位的帧插值（CVPR2015）”中的相位校正代码。 为了方便使用，我们提供了所需的工具箱文件。 要求：MATLAB R2017b, gcc 或 lcc 组织结构： - data/: 数据目录 - raw_vid/: 存储原始视频的目录 - result_vid/: 存储结果视频的目录
     
  • C语言字母金字塔，用C实现的图案代码
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    本代码使用C语言编写，能够输出从单行字符逐渐增加至指定数量并回溯的金字塔形状图案，适用于初学者学习循环和字符串操作。 C语言图案金字塔：如何使用C语言编写程序来生成图案金字塔？这是一个常见的编程练习，可以帮助学习者理解循环结构、条件语句以及字符串操作在C语言中的应用。通过构建不同类型的图案（如等腰三角形或倒置的三角形），可以加深对基本语法和逻辑控制的理解。
     
  • MATLAB开发——高斯金字塔与拉普拉斯金字塔
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    本教程深入探讨了在MATLAB中实现图像处理中的关键概念——高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。通过详细的代码示例，学习者能够掌握构建多分辨率图像表示的方法和技术，适用于计算机视觉及图像压缩等领域。 在MATLAB开发过程中涉及到了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的实现。这些技术通常应用于原始图像的基础上进行多尺度分析与处理。