SRCNN pytorch
时间: 2023-08-14 10:08:02 浏览: 153
SRCNN是一个基于PyTorch的模型,用于图像超分辨率重建。它是一个三层卷积模型,使用了nn.Conv2d函数来定义卷积层,并使用ReLU作为激活函数。SRCNN的输入是低分辨率图像,输出是高分辨率图像的映射关系。\[1\]
在训练SRCNN模型时,可以使用torch.utils.data.dataloader中的DataLoader函数来加载数据。这个函数可以帮助我们更方便地进行数据的批量处理和并行加载。\[2\]
在构建SRCNN模型时,我们需要设置损失函数。通常情况下,我们选择均方误差(MSE)作为损失函数,因为MSE与评价图像客观指标PSNR计算相似,即最大化PSNR。同时,我们还需要设置其他常见的神经网络参数,如学习率、批量大小和训练轮数等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SRCNN超分辨率Pytorch实现,代码逐行讲解,附源码](https://blog.csdn.net/weixin_52261094/article/details/128389448)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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