SRCNN数据集，包括91-image，set5，set14下载

PIPI_333 2020-09-02 04:20:56

91-image包括91张图像、set5中5幅图，set14中14幅图，可用于SRCNN超分辨率的训练、验证与测试
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91-image包括91张图像、set5中5幅图，set14中14幅图，可用于SRCNN超分辨率的训练、验证与测试

图像超分辨率领域用到的数据集，积分免费下载！

内含Set5,Set14,91image,General-100,BSD100(test),BSD200(train),BSD500等常见超分辨率重建数据集

神经网络该存储库是PyTorch编写的（SRCNN）的实现。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91图像Set5数据集。提取代码：do34 否则，您可以使用prepare.py创建自定义数据集。 python train.py --train-file " path_to_train_file " \ --eval-file " path_to_eval_file " \ --outputs-dir " path_to_outputs_file " \ --scale 3 \ --lr 1e-4 \

直接可运行的SRCNN超分辨率实现，基于PyTorch框架，适配Windows/Linux环境。包含完整训练流程（train.py）、数据预处理（prepare.py）、测试脚本（test.py）及模块化代码（models.py、datasets.py、utils.py）。提供两个常用数据集：91-image_x3.h5（训练集）和Set5_x3.h5（测试集），均已按x3放大倍率制作好LR-HR配对。附带多个真实图像的超分效果对比图（如butterfly_GT、zebra、ppt3等），每张图均含原始图、双三次插值结果（*_bicubic_x3.bmp）和SRCNN输出结果（*_srcnn_x3.bmp）。预训练模型齐全：epoch_0.pth、epoch_399.pth、best_model.pth、srcnn_x3.pth等，开箱即用。README.md详细说明运行步骤，建议使用绝对路径，num_workers参数默认为8，普通电脑设为0即可避免报错。所有图像为.bmp格式，数据集解压后建议放至D盘根目录以匹配示例路径。

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