Super-Resolution-Feedback-Network-System低分辨率图像向高分辨率转换的细节增强方法

细节增强的Matlab代码图像超分辨率反馈网络更新：我们建议的门控多反馈网络（GMFN）将出现在BMVC2019中。通过两个时间步长，每个时间步长包含7个RDB，与包括RDN的最新图像SR方法（其中包含16个RDB）相比，所提出的GMFN具有更好的重建性能。该存储库是我们建议的SRFBN的Pytorch代码。该代码由并基于进行开发，并在具有2080Ti / 1080Ti GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python 3.6 / 3/7，PyTorch 0.4.0 / 1.0.1，CUDA 8.0 / 9.0 / 10.0）上进行了测试。我们提出的SRFBN的体系结构。蓝色箭头表示反馈连接。有关我们建议的SRFBN的详细信息，请参见。如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用，请考虑引用： @inproceedings{li2019srfbn, author = {Li, Zhen and Yang, Jinglei and Liu, Zheng and Yang, Xiaomin and Jeon, Gwanggil}