SRCNN:适用于PythonTorchNumpy和Avnet的ZedBoard的超分辨率卷积神经网络(SRCNN) 源码

超分辨率卷积神经网络(SRCNN) 适用于Python / Torch,Numpy和Avnet的ZedBoard的SRCNN实现 单个图像超分辨率(SR)的目的是从单个低分辨率(LR)图像中恢复高分辨率(HR)图像。 该存储库包含Dong,Chao等人的超分辨率卷积神经网络(SRCNN)的三种实现。 “使用深度卷积网络的图像超分辨率。” ( ) 概括 9-5-5卷积神经网络 三种实现 火炬:用于训练网络,提取权重和放大 脾气暴躁:升级 Cython:用于升级(可以在Avnet的上运行) 完全由CPU运行或 在ZedBoards FPGA上运行2D卷积 用法 有关用法说明和先决条件,请参见其文件夹中的相应实现的README.md文件: 指标 公制 双三次 爱生雅 NE + LLEA 卡卡 安拉 A + A SRCNN(东) SRCNN(我们的) 信噪比 29.56 31.42