EDVR

تم دمج EDVR في BasicSR. يعد مستودع GitHub هذا بمثابة مرآة لـ BasicSR. يوصى باستخدام BasicSR، وفتح المشكلات، وسحب الطلبات، وما إلى ذلك في BasicSR.

مع العلم أن هذا الإصدار غير متوافق مع الإصدارات السابقة. إذا كنت تريد استخدام الإصدارات السابقة، فيرجى الرجوع إلى فرع old_version .

---

BasicSR

الإنجليزية |简体中文 جيثب | جيتي 云

جوجل كولاب: رابط جيثب | رابط جوجل درايف
Ⓜ️ حديقة الحيوان النموذجية ⏬ Google Drive: نماذج مُدربة مسبقًا | التجارب المستنسخة ⏬ 百度网盘: 预训练模型|复现实验
؟ مجموعات البيانات ⏬ Google Drive ⏬ 百度网盘 (提取码:basr)
؟ منحنيات التدريب في wandb
أوامر للتدريب والاختبار
⚡ كيف

---

BasicSR (استعادة Basic S uper R ) عبارة عن مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لاستعادة الصور والفيديو تعتمد على PyTorch، مثل الدقة الفائقة، وتقليل التشويش، وإزالة الضبابية، وإزالة آثار JPEG، وما إلى ذلك .
_{(ESRGAN، EDVR، DNI، SFTGAN) (HandyView، HandyFig، HandyCrawler، HandyWriting)}

ميزات جديدة

• 29 نوفمبر 2020. أضف العرض التوضيحي لـ ESRGAN و DFDNet colab.
• 8 سبتمبر 2020. أضف رموز الاستدلال الخاصة باستعادة الوجه الأعمى : DFDNet.
• 27 أغسطس 2020. أضف أكواد التدريب والاختبار لـ StyleGAN2 : StyleGAN2.

أكثر

• 8 سبتمبر 2020. أضف رموز الاستدلال الخاصة باستعادة الوجه الأعمى : DFDNet .
  ECCV20: استعادة الوجه الأعمى عبر قواميس المكونات العميقة متعددة المقاييس
  شياو مينغ لي، تشاوفنغ تشين، شانغشن تشو، شيانهوي لين، وانغمينغ زو، ولي تشانغ
• 27 أغسطس 2020. أضف أكواد التدريب والاختبار لـ StyleGAN2 .
  CVPR20: تحليل وتحسين جودة الصورة في StyleGAN
  تيرو كاراس، وسامولي لين، وميكا أيتالا، وجان هيلستن، وجاكو ليهتينن، وتيمو أيلا
• 19 أغسطس 2020. إصدار BasicSR v1.0.0 الجديد تمامًا عبر الإنترنت.

⚡ كيف

نحن نقدم خطوط أنابيب بسيطة لنماذج التدريب/الاختبار/الاستدلال للبدء السريع. لا يمكن لهذه المسارات/الأوامر أن تغطي جميع الحالات، ويوجد مزيد من التفاصيل في الأقسام التالية.

جان
ستايلجان2	يدرب	الاستدلال
استعادة الوجه
دفدنيت	-	الاستدلال
سوبر القرار
إسرغان	المهام	المهام	سرجان	المهام	المهام
إدسر	المهام	المهام	SRResNet	المهام	المهام
RCAN	المهام	المهام
إدفر	المهام	المهام	دوف	-	المهام
BasicVSR	المهام	المهام	TOF	-	المهام
إزالة التشويش
DeblurGANv2	-	المهام
دينواز
ريد نت	-	المهام	سي بي دي نت	-	المهام

؟ التبعيات والتثبيت

• Python >= 3.7 (يوصى باستخدام Anaconda أو Miniconda)
• باي تورش >= 1.3
• نفيديا GPU + كودا

1. استنساخ الريبو

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

2. تثبيت الحزم التابعة

    cd BasicSR
   pip install -r requirements.txt

3. قم بتثبيت BasicSR

   يرجى تشغيل الأوامر التالية في المسار الجذر BasicSR لتثبيت BasicSR:
   (تأكد من أن إصدار دول مجلس التعاون الخليجي الخاص بك: gcc >= 5)
   إذا لم تكن بحاجة إلى ملحقات cuda:
   dcn لـ EDVR
   upfirdn2d و fused_act لـ StyleGAN2
   الرجاء إضافة --no_cuda_ext عند التثبيت

   python setup.py develop --no_cuda_ext

   إذا كنت تستخدم نموذج EDVR وStyleGAN2، فإن امتدادات cuda المذكورة أعلاه ضرورية.

   python setup.py develop

   قد ترغب أيضًا في تحديد مسارات CUDA:

   CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
   CUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda 
   CUDNN_LIB_DIR=/usr/local/cuda 
   python setup.py develop

لاحظ أن BasicSR يتم اختباره فقط في Ubuntu، وقد لا يكون مناسبًا لنظام التشغيل Windows. يمكنك تجربة Windows WSL مع دعم CUDA :-) (وهو متاح الآن فقط للإنشاء الداخلي باستخدام Fast Ring).

⏳ قائمة المهام

يرجى الاطلاع على لوحات المشروع.

؟ إعداد مجموعة البيانات

• يرجى الرجوع إلى DatasetPreparation.md لمزيد من التفاصيل.
• أوصاف مجموعات البيانات المدعومة حاليًا (فئات torch.utils.data.Dataset ) موجودة في Datasets.md.

التدريب والاختبار

• أوامر التدريب والاختبار : يرجى مراجعة TrainTest.md للتعرف على الاستخدام الأساسي.
• الخيارات/التكوينات : يرجى الرجوع إلى Config.md.
• التسجيل : يرجى الرجوع إلى Logging.md.

؟ حديقة الحيوان النموذجية وخطوط الأساس

• أوصاف النماذج المدعومة حاليًا موجودة في Models.md.
• تتوفر النماذج المدربة مسبقًا وأمثلة السجل في ModelZoo.md .
• كما نقوم بتوفير منحنيات التدريب في wandb:

تصاميم واتفاقيات قاعدة التعليمات البرمجية

برجاء مراجعة DesignConvention.md للتعرف على التصميمات والاتفاقيات الخاصة بقاعدة بيانات BasicSR.
ويوضح الشكل أدناه الإطار العام. مزيد من الوصف لكل مكون:
مجموعات البيانات.md | نماذج.md | التكوين .md | Logging.md

الترخيص والإقرار

تم إصدار هذا المشروع بموجب ترخيص Apache 2.0.
مزيد من التفاصيل حول الترخيص والإقرار موجودة في الترخيص.

؟ الاستشهادات

إذا كان BasicSR يساعدك في بحثك أو عملك، فيرجى التفكير في الاستشهاد بـ BasicSR.
ما يلي هو مرجع BibTeX. يتطلب إدخال BibTeX حزمة LaTeX لعنوان url .

@misc{wang2020basicsr,
  author =       {Xintao Wang and Ke Yu and Kelvin C.K. Chan and
                  Chao Dong and Chen Change Loy},
  title =        {BasicSR},
  howpublished = { url {https://github.com/xinntao/BasicSR}},
  year =         {2020}
}

شينتاو وانغ، كي يو، كلفن سي كيه تشان، تشاو دونغ، وتشن تشينج لوي. BasicSR. https://github.com/xinntao/BasicSR، 2020.

؟ اتصال

إذا كان لديك أي سؤال، يرجى إرسال بريد إلكتروني [email protected] .