SRGANS27X

Este é o modelo SRGANS27X de super-resolução baseado em GAN para imagens multiespectrais Sentinel-2.

• Entrada: 12 bandas multiespectrais (com valores normalizados entre -1 e 1).
• Saída: Imagem RGB super-resolvida (escala de -1 a 1).
• Upscale: 7x.
• Aplicação: Super-resolução de imagens de satélite.

Arquivos

• pytorch_model.bin: Checkpoint treinado do gerador.
• Gerador.py: Definição da arquitetura.
• config.json (opcional): Configuração básica do modelo.

Como usar

from Gerador import Gerador
import torch

model = Gerador()
model.load_state_dict(torch.load("pytorch_model.bin"))
model.eval()

# Imagem de exemplo
input_tensor = torch.randn(1, 12, 18, 18)  # (batch_size, canais, altura, largura)
output = model(input_tensor)