Torch代码:https://github.com/yinboc/liif/blob/main/models/rdn.py 2. RDN的组成 RDN网络结构 2.1 浅层特征提取网络(SFENet) 就是网络最开始的那两个卷积层。 2.2 残差密集块RDB (residual density block, RDB ) 2.3 残差密集块RDBs 通过将卷积层密集连接的方式提取丰富的局部特征。 RDB还允许从先前所有RD...
在PaddlePaddle平台上，我们着重研究了LIIF中的关键组件RDN（残差密集网络）。RDN主要由浅层特征提取网络（SFENet）、残差密集块RDB、连续记忆机制、局部特征融合（LFF）、局部残差学习、密集特征融合（DFF）和上采样网络（UPNet）组成。浅层特征提取网络负责初始的特征提取，而RDB（residual density block）是R...
RDN 该存储库是。 要求 PyTorch 1.0.0 脾气暴躁的1.15.4 枕头5.4.1 h5py 2.8.0 tqdm 4.30.0 火车 可以从下面的链接下载转换为HDF5的DIV2K,Set5数据集。 数据集 规模 类型 关联 DIV2K 2个 火车 DIV2K 3 火车 DIV2K 4 火车 第5集 2个 评估 第5集 3 评估 第5集 4 评估 否则,您可以使用prepare....
matlab残差函数定义代码RDN-Tensorflow (2018/09/04) 介绍 我为 . 我使用 DIV2K 数据集作为训练数据集。 环境 Ubuntu 16.04 Python 3.5 依赖 麻木 Opencv2 matplotlib 文件 main.py : 执行 train.py 并传递默认值。 vdsr.py:RDN 模型定义。 train.py :训练 RDN 模型并表示测试集性能。 test.py :测试 RDN...
RDN网络结构 2.1 浅层特征提取网络(SFENet) 就是网络最开始的那两个卷积层。 2.2 残差密集块RDB (residual density block, RDB ) 2.3 残差密集块RDBs 通过将卷积层密集连接的方式提取丰富的局部特征。 RDB还允许从先前所有RDB的状态直接连接到当前RDB中的所有层,从而形成了连续记忆(contiguous memory,CM)机制。
用PaddlePaddle复现论文LIIF,LIIF中使用的Encoder是RDN,本文介绍一下RDN。 2. RDN的组成 RDN网络结构 2.1 浅层特征提取网络(SFENet) 就是网络最开始的那两个卷积层。 2.2 残差密集块RDB (residual density block, RDB ) 2.3 残差密集块RDBs 通过将卷积层密集连接的方式提取丰富的局部特征。 RDB还允许从先前所...