EDSR-PyTorch 项目推荐

EDSR-PyTorch 项目推荐

【免费下载链接】EDSR-PyTorch PyTorch version of the paper 'Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution' (CVPRW 2017) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDSR-PyTorch

1. 项目基础介绍和主要编程语言

EDSR-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架的开源项目，旨在实现论文 "Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution"（CVPRW 2017）中的算法。该项目由 Sanghyun Son 等人开发，提供了一个官方的 PyTorch 实现，使得研究人员和开发者能够轻松复现和扩展该论文中的研究成果。

2. 项目核心功能

该项目的主要功能是实现单图像超分辨率（Single Image Super-Resolution, SISR）。具体来说，EDSR-PyTorch 通过深度残差网络（Deep Residual Networks）来提升图像的分辨率，从而生成高质量的高分辨率图像。项目提供了多种模型配置，包括 EDSR 和 MDSR，用户可以根据需求选择不同的模型进行训练和评估。

3. 项目最近更新的功能

最近，EDSR-PyTorch 项目进行了多项更新，主要包括：

• 支持 PyTorch 1.2.0：现在项目默认支持 PyTorch 1.2.0，用户可以在最新的 PyTorch 版本上运行该项目。
• MDSR 功能暂时禁用：由于版本问题，MDSR 功能暂时被禁用。如果需要使用 MDSR 模型，请使用 legacy 分支。
• 内存高效的 forward 函数：新增了内存高效的 forward 函数，通过 --chop_forward 参数启用。该功能可以将大图像分割成小补丁进行处理，然后再合并，从而减少内存占用。
• 修复了加载预训练多 GPU 模型的问题：解决了加载预训练多 GPU 模型时的问题，并添加了预训练的 scale 2 baseline 模型。
• 支持半精度测试：新增了半精度测试支持，通过 --precision half 参数启用，这不会降低输出图像的质量。
• 跳过批处理操作：实现了跳过批处理操作，通过 --skip_threshold 参数可以跳过用户想要忽略的批处理。

这些更新使得 EDSR-PyTorch 项目更加稳定和高效，为用户提供了更好的使用体验。

【免费下载链接】EDSR-PyTorch PyTorch version of the paper 'Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution' (CVPRW 2017) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDSR-PyTorch