超分辨率模型 开源推荐
时间: 2023-11-13 16:43:33 浏览: 43
以下是一些开源的超分辨率模型推荐:
1. EDSR - Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution
代码地址:https://github.com/thstkdgus35/EDSR-PyTorch
2. SRGAN - Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
代码地址:https://github.com/tensorlayer/srgan
3. RCAN - Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks
代码地址:https://github.com/yulunzhang/RCAN
4. RDN - Residual Dense Network for Image Super-Resolution
代码地址:https://github.com/yulunzhang/RDN
5. DBPN - Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution
代码地址:https://github.com/alterzero/DBPN-Pytorch
这些模型都有对应的论文和代码实现,可以根据自己的需求进行选择和使用。
相关问题
ESRGAN 超分辨率模型 推荐
ESRGAN(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks)是一种基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率算法,相比传统的图像超分辨率算法,ESRGAN可以生成更细节更自然的高清图像。以下是几个值得推荐的ESRGAN模型:
1. RRDB_ESRGAN:这是ESRGAN的原版模型,它使用了残差密集块(Residual Dense Blocks)来增加网络深度,从而提高了模型的性能和效果。
2. ESRGAN-MXNet:这是一个基于MXNet框架实现的ESRGAN模型,它不仅可以进行图像超分辨率,还可以进行图像修复、去雾等任务。
3. ESRGAN-PyTorch:这是一个基于PyTorch框架实现的ESRGAN模型,它具有高效、灵活、易于扩展等优点,并且在超分辨率任务上表现出色。
4. RealSR-NCNN:这是一个基于NCNN框架实现的ESRGAN模型,它运行速度非常快,适合在移动设备上使用。
以上这些ESRGAN模型都在GitHub上有开源代码,可以根据自己的需求进行选择和使用。
用java写一个实现超分辨率功能的api
实现超分辨率功能的API,需要编写Java代码,并使用机器学习算法完成图像处理。具体的步骤如下:
1. 实现图像读取功能,读取原始图像。
2. 对图像进行预处理,如去噪、归一化等。
3. 使用深度学习模型,如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行图像超分辨率。
4. 实现图像输出功能,输出超分辨率后的图像。
以上是实现超分辨率功能的大致流程。具体实现可以参考相关的开源项目和论文。