LESRCNN复现记录
发布日期:2022-09-10 02:43:20
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分类:技术文章
本文共 764 字,大约阅读时间需要 2 分钟。
论文:
代码:论文核心模块
复现过程
conda create -n LESRCNN python=2.7
pip install torch==1.4.0import torchprint(torch.__version__) #注意是双下划线
其他的按照代码的readme部分一直pip install就行了
数据集的制作
见制作代码部分,制作数据集的文件夹
训练集需要先,1. 重命名, 2. 剪切去除干扰 3. 灰度图去除灰阶和彩色标记混杂的情况 4. 制作不同分辨率并保持不同文件夹测试集也是一样的,只是测试集是hr和lr混合在一起
如下图所示 其实就是超分辨数据集格式,见 里面的格式介绍代码详解
改了solver.py 和 tcw_sample.py 放在GitHub代码的主文件夹了
-
该盲超分各个尺度网络是一样的 model 文件夹中 ,训练时,train.py 通过random函数实现3个尺度同时训练
3. -
test时候,每个尺度单独一个文件夹test,也可以单独训练,但是训练时候,第 div2h5.py 文件将数据变成.h5格式
-
由于版本原因,cuda10.0和11.0都装不了 tensorboardX 所需要的pytorch1.0版本,所以直接给他注释掉了
# from tensorboardX import SummaryWriter #第六行 # self.writer = SummaryWriter(log_dir=os.path.join("runs", cfg.ckpt_name)) #log 第60行 # 图片中的几行
-
和srgan不一样,输入数据不会被resize,随便输入就行,只要保证图片尺寸大小一致,hr和sr,各个lr 的通道数一致。
-
其他的有需要再补充
转载地址:https://blog.csdn.net/NCEPUDJ/article/details/124487193 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!
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