使用弱监督学习实现单光子数据集的合成,以及从小字母到特定大小的重构
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2025-08-09 21:52:13 +08:00
CodesNotWithPaper 超分辨率选图 2025-08-09 21:52:13 +08:00
metrics 添加了用于评估模型性能的脚本 2025-08-06 22:36:01 +08:00
script 更新了超分辨率和条件gan的模型 2025-08-06 22:31:38 +08:00
src 超分辨率选图 2025-08-09 21:52:13 +08:00
eval_criteria.py 更新了超分辨率和条件gan的模型 2025-08-06 22:31:38 +08:00
readme.md 原始模型代码以及运行代码 2025-08-04 17:51:19 +08:00

Weak-supervised single-photon dataset synthesis and super-resolution in turbid medium

Environment

通常的torch-gpu环境即可外加了visdom库可以不用

pip install visdom

visdom运行的时候需要先在shell里开启对话

python -m visdom.server

然后开启运行一般会在固定端口8097

Git rep

git remote add origin https://forgejo.qsblab.top/Vonehot/WeakSuperHistSynthesis.git