深度图像优先:使用神经网络进行图像恢复但无需学习 源码
警告! 优化可能无法在某些GPU上收敛。 我们亲身经历了Tesla V100和P40 GPU的问题。 运行代码时,请确保首先获得与论文相似的结果。 使用文字修复笔记本最容易检查。 尝试设置双精度模式或关闭cudnn。 深度图像先验 在此存储库中,我们提供Jupyter Notebooks来复制纸上的每个图形: 深度图像先验 CVPR 2018 德米特里·乌里扬诺夫(Dmitry Ulyanov),安德里亚·韦达(Andrea Vedaldi),维克托·林皮茨基(Victor Lempitsky) 在这里,我们提供了用于生成图形的超参数和体系结构。 他们中的大多数都不是最优的。 不要犹豫,
文件列表
deep-image-prior-master.zip
(预估有个50文件)
deep-image-prior-master
Dockerfile
999B
README.md
2KB
utils
matcher.py
1KB
perceptual_loss
matcher.py
2KB
perceptual_loss.py
7KB
vgg_modified.py
3KB
__init__.py
0B
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