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图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据

ESRGAN是一个较新的的低分辨率转高分辨率的GAN模型,在SRGAN的基础上做了增强。 其论文在ESRGAN论文

https://arxiv.org/abs/1809.00219

其代码在ESRGAN仓库,该仓库只提供了简单的demo测试代码。

完整的训练和测试代码在BasicSR仓库中。


代码 获取方式:

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关注微信公众号 datayx 然后回复 超分辨率 即可获取。

如果要进一步学习,给出2篇论文综述作为参考: 综述1

https://arxiv.org/pdf/1902.06068.pdf

综述2

https://arxiv.org/pdf/1904.07523.pdf

初次运行ESRGAN

1.安装环境

2.拉代码

git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN.git

3.下载模型到models中 https://pan.baidu.com/s/1-Lh6ma-wXzfH8NqeBtPaFQ

4.运行下面的代码,结果在result中。 python test.py models/RRDB_ESRGAN_x4.pth python test.py models/RRDB_PSNR_x4.pth

初次使用BasicSR测试ESRGAN(SRGAN)模型

  1. 拉代码 git clone https://github.com/xinntao/BasicSR.git
  2. 进入codes文件夹cd codes
  3. 修改 options/test/test_ESRGAN.json
    1. datasets dataroot_HR 将后面路径改为自己的训练数据文件夹,文件夹内存放的是png文件;或者改为lmdb文件。
    2. path root 改为自己的BasicSR项目路径
    3. 将刚刚在ESRGAN中用到的model放到pretrain_model_G的目录下面。
    4. 其他暂时不用动,我本机配置如下所示。

4.运行测试代码 python test.py -opt options/test/test_ESRGAN.json

5.如果需要跑其他的测试代码,见其他测试

https://github.com/xinntao/BasicSR#how-to-test

训练ESRGAN(SRGAN)模型

准备数据(DIV2K)

  1. 从DIV2K official page下载 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/

2.有几个方法可以让IO速度变快

  1. 将HDD改成SSD
  2. 将图片数据集改成更小的子图切片(sub-images)。见3和4
  3. 将原始数据改成lmdb格式。见5和6

6. 运行 python scripts/create_lmdb.py 将数据改成lmdb格式

训练

  1. 修改options/train/train_ESRGAN.json

tensorboard可视化 tensorboard --logdir=../tb_logger 进入http://localhost.localdomain:6006可看到训练过程

本文分享自微信公众号 - 机器学习AI算法工程(datayx)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-04-18

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