VDSR模型中的2D卷积改用深度可分离卷积的matlab代码

以下是使用深度可分离卷积替换2D卷积的VDSR模型的Matlab代码示例：

% 定义深度可分离卷积函数
function output = depthSeparableConv(input, weights)
    % 定义深度可分离卷积的参数
    depth = size(weights, 3);
    filters = cell(depth, 1);
    
    % 分离卷积核
    for i = 1:depth
        filters{i} = weights(:, :, i);
    end
    
    % 深度可分离卷积
    for i = 1:depth
        output(:, :, i) = conv2(input(:, :, i), filters{i}, 'same');
    end
end

% 加载VDSR模型
load('vdsr.mat');

% 读取测试图像
img = imread('test.png');
input = im2double(img);

% 添加噪声
noise = randn(size(input)) * 0.1;
noisyInput = input + noise;

% VDSR模型去噪
output = noisyInput;
for i = 1:numel(net.layers)
    if isa(net.layers{i}, 'nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer')
        weights = net.layers{i}.Weights;
        biases = net.layers{i}.Bias;
        output = depthSeparableConv(output, weights);
        output = bsxfun(@plus, output, biases);
        output = relu(output);
    end
end

% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(input);
title('Original');

subplot(1, 3, 2);
imshow(noisyInput);
title('Noisy Input');

subplot(1, 3, 3);
imshow(output);
title('Denoised Output');

代码中使用了一个名为`depthSeparableConv`的函数来实现深度可分离卷积。在VDSR模型中，所有的2D卷积层都被替换为深度可分离卷积层，使用相同的权重和偏置。模型的输入是一个带有噪声的图像，输出是去噪后的图像。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际上深度可分离卷积的实现方式可能会因为不同的框架而略有不同。