srgan:使用生成的对抗网络实现逼真的单图像超分辨率 源码

超分辨率示例 我们在 2.0和 2.0+下运行此脚本。 对于TensorLayer 1.4版本,请检查。 :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: 此项目将在一个月内关闭并移至。 :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: 此项目将在一个月内关闭并移至。 :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: :rocket: 此项目将在一个月内关闭并移至。 SRGAN体系结构 TensorFlow实现实现 结果 准备数据和预先训练的VGG 您需要在下载预训练的VGG19模型,如 show所示。 您需要具有高分辨率的图像进行训练。 在本实验中,我使用了图像,因此config.py的超参数(如历元数)是在该数据集的基础上被删除的,如果