东莞网站建设效果好重庆第一门户网站

这篇文章记录了我使用 PyTorch 对 ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks，增强超分辨率生成对抗网络） 进行重新实现，以实现图像的超分辨率任务。

1.代码结构

核心脚本文件

• dataset.py：包含数据处理相关的代码，如数据集类的定义。
• image_quality_assessment.py：可能包含图像质量评估相关的函数和类。
• imgproc.py：图像处理相关的代码。
• inference.py：用于进行模型推理的脚本。
• model.py：定义了模型的结构，如网络层的定义和前向传播逻辑。
• test.py：用于测试模型的脚本。
• train_gan.py：训练生成对抗网络（GAN）模型的脚本。
• train_net.py：训练网络模型的脚本。
• utils.py：包含一些工具函数。

配置文件

• configs/：包含训练和测试的配置文件，如 train/ 文件夹中的训练配置文件和 test/ 文件夹中的测试配置文件。

脚本文件夹