A collection of state-of-the-art video or single-image super-resolution architectures, reimplemented in tensorflow.
srcnn 开源项目推荐(88 个)
srcnn 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 88 个仓库超分辨率模型与算法集合
在 Pytorch 中使用 SRCNN、DRRN、SRGAN、CGAN 进行图像超分辨率
在 Pytorch 中实现的视频超分辨率
适用于任意 X-Window 的实时 SRCNN 放大工具。
按照 http://personal.ie.cuhk.edu.hk/~ccloy/files/eccv_2014_deepresolution.pdf 中所述,用 pytorch 实现的超分辨率 CNN
基于卷积神经网络的单图像超分辨率的 Tensorflow 实现
《Image Super-Resolution using Deep Convolutional Network》的实现
放大插画并增加细节。未使用任何 AI。
为艺术作品、动漫和插画构建的超分辨率卷积神经网络。毕业设计——使用机器学习进行艺术作品放大与质量提升。ICITEE 2021——使用改进的超分辨率 CNN 增强动漫图像放大。
用 Python 编写、适用于 Linux 和 Windows 的实时超分辨率屏幕放大工具
《Image Super-Resolution using Deep Convolutional Network》的实现
在 PyTorch Lightning 中实现的超分辨率模型
面向 Python/Torch、Numpy 和 Avnet 的 ZedBoard 的超分辨率卷积神经网络(SRCNN)
基于数字图像处理和深度学习的图像质量提升,使用 PRIDNet 和 SRCNN 进行去噪和超分。用 SpringBoot+Mybatis plus+Vue 进行界面和后端设计
SRCNN 的 TensorFlow 实现
在深度学习中实现超分辨率
SRCNN_SRGAN_ESRGAN_ON_BRAIN_MRI
使用 SRCNN 的图像超分辨率
Tensorflow 2 中的 SRCNN 实现
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/srcnn。
- 该话题在 GitHub 上共有 88 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 3383 Star,覆盖 4 种主要语言,数据更新于 2026-11-07。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。