论文中的sub-piexl子层实现

本文介绍了子像素卷积神经网络的实现代码,通过使用TensorFlow进行子像素卷积操作,实现了图像超分辨率的提升。代码详细展示了如何通过定义phase_shift函数来重组输入图像,以实现图像的放大。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参照链接:https://github.com/tetrachrome/subpixel readme中有介绍

代码如下:

def _phase_shift(I, r):
	bsize, a, b, c = I.get_shape().as_list()
	bsize = tf.shape(I)[0] # Handling Dimension(None) type for undefined batch dim
	X = tf.reshape(I, (bsize, a, b, r, r))
	X = tf.transpose(X, (0, 1, 2, 4, 3))  # bsize, a, b, 1, 1
	X = tf.split(X, a, 1)  # a, [bsize, b, r, r]
	X = tf.concat([tf.squeeze(x, axis=1) for x in X],2)  # bsize, b, a*r, r
	X = tf.split(X, b, 1)  # b, [bsize, a*r, r]
	X = tf.concat([tf.squeeze(x, axis=1) for x in X],2)  # bsize, a*r, b*r
	return tf.reshape(X, (bsize, a*r, b*r, 1))

def PS(X, r, color=False):
	if color:
		Xc = tf.split(X, 3, 3)
		X = tf.concat([_phase_shift(x, r) for x in Xc],3)

	else:
		X = _phase_shift(X, r)
	return X

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值