实现了DVTSR算法的PyTorch版本，提升动态运动视频的时间分辨率。我们在ICCVW AIM2019会议上展示了该方法，并在sRGB和Raw-RGB轨道上获得了第二和第三名的成绩。我们使用VTSR数据集进行了模型训练，并提供了MATLAB代码generate_train.m用于生成训练数据。详细的实施依赖于Python 3.6和PyTorch 1.0.0，支持TensorBoardX火炬摘要数据的记录。运行示例：python main_tsr.py --lr 1e-4 --step 2 --cuda True --train_data0 ./train_data0.h5 --train_data1 ./train_data1.h5 --train_label ./train_label.h5 --valid_data0 ./valid_data0.h5 --valid_data1 ./valid_data1.h5 --valid_label ./valid_label.h5 --gpu 0。
DVTSR基于PyTorch的动态运动视频鲁棒时间超分辨率实现
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训练代码
测试代码
评估代码 (可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的峰值信噪比 PSNR 和结构相似度)
预训练权重
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数据集
训练图像位于“数据/培训”文件夹中，来自Yang的网站。
测试数据集是“超分辨率”领域的双极数据集，包括BSD100、漫画109、Set5、Set14和城市100。
程序使用地面真实图像作为输入，自动生成低分辨率图像，然后进行放大。例如，Set5数据集位于“数据/测试/Set5”文件夹中。
代码
程序的核心代码来自J. Yang等人的论文“通过稀疏表示实现图像超分辨率”，发表于IEEE图像处理事务，第19卷，第11期，第2861-2873页，2010年。
运行程序的主要MATLAB文件是：
SparseSR_Zooming.m
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