SRZoo--深度学习图像超分辨率工具

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总第 145 篇文章，本文大约 2100 字，阅读大约需要 7 分钟

前言

今天要介绍的是 Github 上一个基于深度学习的超分辨率工具--SRZoo，并且它还提供了多个预训练模型。Github 地址：

https://github.com/idearibosome/srzoo?u=2181051220&m=4512180215508847&cu=2181051220&ru=1402400261&rm=4512148967116203

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简介

SRZoo 是一个基于深度学习的图像超分辨率的工具和模型库，它提供了多种图像超分辨率领域目前性能最好的预训练模型。

它的主要功能包括：

• SRZoo 提供了多种超分辨率方法的官方预训练模型；

• 通过 SRZoo，可以非常容易就通过提供的超分辨率方法来获取超分辨率(super-resolved)的图片；

• 可以在不同配置环境下使用超分辨率模型，比如支持 CUDA 的 GPUs 以及通过 TensorFlow.js 的浏览器；

• 可以在相同评估标准和环境下对比超分辨率方法的性能。

在下面这篇论文中，你可以了解更多我们的动机以及一些对 SRZoo 的细节描述，比如性能比较等：

J.-H. Choi, J.-H. Kim, J.-S. Lee. SRZoo: an integrated repository for super-resolution using deep learning. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), May 2020 

论文地址：

https://doi.org/10.1109/ICASSP40776.2020.9054533

arxiv 的地址：

https://arxiv.org/abs/2006.01339

使用要求

• Python3.6 或者更新的版本

• TensorFlow1.12 或者更新版本

预训练的超分辨率模型

下面是提供的一些预训练模型，模型的参数都在自模型算法的作者。如果你有用到这些模型算法，请加上对论文的引用。

超分辨率图片检索

在 SRZoo 中通过 get_sr.p