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1原创 SRGAN的生成器生成的图像与原高分辨图像对比的代码
结果展示import itertoolsimport matplotlib.pyplot as pltdef show_result(num_epoch, G_net, imgs_lr, imgs_hr): test_images = G_net.predict(imgs_lr) #通过生成网络生成高分辨图片 fig, ax = plt.subplots(1, 2) #画布，一行二列 for j in itertools.product(range(2)):
2021-09-18 14:33:43
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原创 SRGAN的常用的判别函数代码
SRGAN的常用的判别函数代码其中S表示相似度，这个算子应当满足作为度量的基本性质，即SSIM具有对称性，即交换x和y顺序不影响结果；有界，小于等于1.；最大值为1，只有当 x = y 时候取到，此时效果最好。import tensorflow as tffrom keras import backend as Kdef tf_log10(x): numerator = tf.log(x) denominator = tf.log(tf.constant(10, dtyp
2021-09-18 13:52:30
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原创 低分辨与高分辨数据的生成
SRGAN图像数据的生成import mathfrom random import randint, shuffleimport kerasimport numpy as npfrom PIL import Imagedef get_new_img_size(width, height, img_min_side=600): if width <= height: f = float(img_min_side) / width resized_he
2021-09-18 13:19:42
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原创 SRGAN的生成器
SRGAN的生成器初始的SRGAN生成器import mathimport tensorflow as tffrom keras.initializers import random_normalfrom keras import layersfrom keras.applications import VGG19from keras.models import Modeldef SubpixelConv2D(scale=4): #定义一个上采样函数，将小特征图进行拼接成大的
2021-09-17 21:43:52
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原创 SRGAN的判别器部分代码简单说明版
SRGAN的判别器部分代码简单说明版（个人使用）import mathimport tensorflow as tffrom keras.initializers import random_normalfrom keras import layersfrom keras.applications import VGG19from keras.models import Model #需要用到的模块def d_block(inputs, filters, strides=1):
2021-09-17 20:12:27
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空空如也
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