前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据

图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据

作者头像
机器学习AI算法工程
发布2021-04-22 11:15:52
2.8K0
发布2021-04-22 11:15:52
举报
文章被收录于专栏:机器学习AI算法工程
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:

分享本文到朋友圈

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

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-04-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 机器学习AI算法工程 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 初次运行ESRGAN
  • 初次使用BasicSR测试ESRGAN(SRGAN)模型
  • 训练ESRGAN(SRGAN)模型
    • 准备数据(DIV2K)
      • 训练
      领券
      问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档