【源码】基于PyTorch框架的图像超分辨率重建模型训练与评估

项目简介

本项目聚焦于图像超分辨率重建（SR）技术，借助深度学习模型把低分辨率图像转化为高分辨率图像。运用PyTorch框架实现RCAN（Residual Channel Attention Networks）模型，经训练与优化模型参数，提升图像超分辨率重建的性能。

项目的主要特性和功能

1. 训练RCAN模型：利用PyTorch框架训练RCAN模型，使其能从低分辨率图像恢复出高分辨率图像。
2. 评估模型性能：通过PSNR、SSIM等评价指标评估训练好的RCAN模型在图像超分辨率重建任务上的性能。
3. 可视化结果：对比重建的高分辨率图像与原始高分辨率图像，可视化展示模型效果。

安装使用步骤

1. 数据准备

准备低分辨率和高分辨率图像数据集，进行颜色空间转换、裁剪、归一化等必要的预处理。

2. 模型定义与初始化

定义RCAN模型结构并初始化模型参数。

3. 训练过程

用训练数据集对模型进行训练，包含前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。

4. 评估模型

使用测试数据集评估模型性能，计算PSNR、SSIM等评价指标。

5. 可视化结果

对比重建的高分辨率图像与原始图像，可视化展示模型效果。

下载地址

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