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  1. URST:通过缩略图实例规范化实现超分辨率神经样式转换-源码

  2. 通过缩略图实例规范化实现超分辨率神经样式转换 我们的URST（超分辨率样式转换）框架的官方PyTorch实施。 URST是一种通用的框架，可在有限的内存资源下进行超高分辨率的样式传输，可以很容易地将其插入大多数现有的神经样式传输方法中。 随着输入分辨率的提高，URST的存储成本几乎不会增加。 从理论上讲，它支持任意高分辨率图像的样式转换。 12000 x 8000像素（即96兆像素）的超高分辨率风格化结果之一。 该存储库是根据六种代表性样式转换方法开发的 ， ， ， ， 和 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：54mb
    • 提供者：weixin_42102933

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  1. Neural-Style-Transfer:生成神经风格转换并执行有关该论文的论文-源码

  2. 神经风格转移 生成神经风格转换并执行有关该论文的论文 注意：CNN可视化的探索将侧重于“高级计算机视觉”课程，现在仅研究此内容，而无需实施。 调查报告

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：53mb
    • 提供者：weixin_42132598

  1. Neural-Style-Transfer-源码

  2. 神经风格转移 结果 {：class =“ img-sensitive”} {：height =“ 50％” width =“ 50％”} ！[替代文字]（ = 250x250）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：130mb
    • 提供者：weixin_42133899

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