Tensorflow实施论文“快速，准确的超高分辨率的深拉普拉斯金字塔网络”（CVPR 2017） 这是使用TensorLayer的Tensorflow实现。 原始论文和使用MatConNet的实现可以在他们的上找到。 环境 使用python 3.6和cuda 8.0对实现进行了测试。 下载资料库： $ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git 火车模型 在config.py文件中指定数据集路径并运行： $ python main.py 使用挑战数据集对预训练模型进行训练。 测试 使用您的测试图像运行： $ python main.py -m test -f TESTIMAGE 结果可以在文件夹./samples/中找到

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本文介绍了一种低剖面的改进型超宽带（UWB）领结天线（BA）。 所提出的天线的基本几何形状由新颖的橡子形弯曲Bowtie贴片和空心阶梯状后腔组合而成。 环路电路和负载技术（包括电阻性和电容性负载）的混合利用可以提高BA的辐射效率，同时扩展低频带宽。 另外，提出了一种新型的凹槽设计技术，以设计反射器。 与辐射部分紧密耦合的优化腔克服了传统腔背BA的缺点。 拟议天线的模拟-10dB阻抗带宽超过100MHz-1000MHz，而实验带宽为250MHz-850MHz。 这种折叠型BA在850MHz时可获得5dB的高实现增益。 已经对实际的探地雷达（GPR）应用进行了现场测试，结果证明了其先进的性能。