# qc17-THU/DL-SR

<https://repo.masters-masters.com/repos/qc17-THU/DL-SR>

[Accueil](https://repo.masters-masters.com/) › [qc17-THU](https://repo.masters-masters.com/owners/qc17-THU) › [DL-SR](https://repo.masters-masters.com/repos/qc17-THU/DL-SR)

qc17-THU/DL-SR, dépôt open source à 123 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. Tensorflow/keras implementation for image transformation from…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [qc17-THU](https://repo.masters-masters.com/owners/qc17-THU) |
| Étoiles | 123 |
| Forks | 29 |
| Langage | [MATLAB](https://repo.masters-masters.com/languages/matlab) |
| Licence | MIT |
| Création | 2021 |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [qc17-THU/DL-SR](https://github.com/qc17-THU/DL-SR) |

## Fiche du dépôt

Tensorflow/keras implementation for image transformation from low-resolution (LR) image to super-resolved one, including single wide-field (WF) image super-resolution prediction and SIM reconstruction.

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

## D’autres dépôts MATLAB

- [EEA-sensors/ekfukf · ★ 123 · MATLAB · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/EEA-sensors/ekfukf)
- [loserChen/Coursera-MachineLearning · ★ 123 · MATLAB · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/loserChen/Coursera-MachineLearning)
- [STAR-Yuanwei-Liu/Optimization-for-wireless-communications · ★ 123 · MATLAB · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/STAR-Yuanwei-Liu/Optimization-for-wireless-communications)
- [worldveil/coursera-ml · ★ 123 · MATLAB · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/worldveil/coursera-ml)
- [jdonley/SoundZone\_Tools · ★ 123 · MATLAB · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/jdonley/SoundZone_Tools)
- [RoyiAvital/StackExchangeCodes · ★ 123 · MATLAB · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/RoyiAvital/StackExchangeCodes)

---
Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.
