图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据
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2021-04-23 23:09
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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。
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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
拉代码
git clone https://github.com/xinntao/BasicSR.git进入codes文件夹
cd codes修改 options/test/test_ESRGAN.json
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。
path root 改为自己的BasicSR项目路径
将刚刚在ESRGAN中用到的model放到pretrain_model_G的目录下面。
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）
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
将HDD改成SSD
将图片数据集改成更小的子图切片（sub-images）。见3和4
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
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
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