Загрузка EDVR - Загрузка исходного кода EDVR

EDVR

Питон

1.0.0

Скачать

EDVR был объединен с BasicSR. Этот репозиторий GitHub является зеркалом BasicSR. Рекомендуется использовать BasicSR и открывать проблемы, запросы на включение и т. д. в BasicSR.

Обратите внимание, что эта версия несовместима с предыдущими версиями. Если вы хотите использовать предыдущие версии, обратитесь к ветке old_version .

БазовыйSR

Английский |简体中文 GitHub | Gitee码云

Google Colab: ссылка на GitHub | Ссылка на Google Диск
Ⓜ️ Зоопарк моделей ⏬ Google Диск: предварительно обученные модели | Воспроизведенные эксперименты ⏬ 百度网盘: 预训练模型|复现实验
? Наборы данных ⏬ Google Диск ⏬ 百度网盘 (提取码:basr)
? Кривые обучения в wandb
Команды для обучения и тестирования
⚡ ПАКЕТЫ

BasicSR ( Basic Super Restoration ) — это набор инструментов для восстановления изображений и видео с открытым исходным кодом, основанный на PyTorch, включая суперразрешение, шумоподавление, удаление размытия, удаление артефактов JPEG и т. д .
_{(ESRGAN, EDVR, DNI, SFTGAN)} _{(HandyView, HandyFigure, HandyCrawler, HandyWriting)}

Новые возможности

29 ноября 2020 г. Добавьте демо-версию совместной работы ESRGAN и DFDNet .
8 сентября 2020 г. Добавьте коды вывода для слепого восстановления лица : DFDNet.
27 августа 2020 г. Добавьте коды обучения и тестирования StyleGAN2 : StyleGAN2.

Более

8 сентября 2020 г. Добавьте коды вывода для слепого восстановления лица : DFDNet .
ECCV20: восстановление слепого лица с помощью глубоких многомасштабных словарей компонентов
Сяомин Ли, Чаофэн Чен, Шанчен Чжоу, Сяньхуэй Линь, Ванмэн Цзо и Лэй Чжан
27 августа 2020 г. Добавьте коды обучения и тестирования StyleGAN2 .
CVPR20: анализ и улучшение качества изображения StyleGAN
Теро Каррас, Самули Лайне, Миика Айттала, Янне Хеллстен, Яакко Лехтинен и Тимо Айла
19 августа 2020 г. В сети появилась совершенно новая версия BasicSR v1.0.0.

⚡ ПАКЕТЫ

Мы предоставляем простые конвейеры для обучения/тестирования/вывода моделей для быстрого старта. Эти конвейеры/команды не могут охватить все случаи, более подробная информация приведена в следующих разделах.

ГАН
СтильGAN2	Тренироваться	Вывод
Восстановление лица
ДФДНет	-	Вывод
Супер разрешение
ЭСРГАН	TODO	TODO	СРГАН	TODO	TODO
ЭДСР	TODO	TODO	SRResNet	TODO	TODO
РКАН	TODO	TODO
ЭДВР	TODO	TODO	ДУФ	-	TODO
БазовыйVSR	TODO	TODO	TOF	-	TODO
Удаление размытия
ДеблурGANv2	-	TODO
шумоподавление
РИДНет	-	TODO	CBDNet	-	TODO

? Зависимости и установка

Python >= 3.7 (рекомендуется использовать Anaconda или Miniconda)
ПайТорч >= 1,3
Графический процессор NVIDIA + CUDA

Клон репо

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

Установить зависимые пакеты
```
 cd BasicSR
pip install -r requirements.txt
```
Установить БазовыйSR
Для установки BasicSR выполните следующие команды в корневом пути BasicSR :
(Убедитесь, что ваша версия GCC: gcc >= 5)
Если вам не нужны расширения cuda:
dcn для EDVR
upfirdn2d и Fused_act для StyleGAN2
пожалуйста, добавьте --no_cuda_ext при установке
```
python setup.py develop --no_cuda_ext
```
Если вы используете модель EDVR и StyleGAN2, необходимы указанные выше расширения cuda.
```
python setup.py develop
```
Вы также можете указать пути CUDA:
```
CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
CUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda 
CUDNN_LIB_DIR=/usr/local/cuda 
python setup.py develop
```

Обратите внимание, что BasicSR тестируется только в Ubuntu и может не подходить для Windows. Вы можете попробовать Windows WSL с поддержкой CUDA :-) (сейчас она доступна только для инсайдерской сборки с Fast Ring).

⏳ Список дел

Пожалуйста, смотрите доски проектов.

? Подготовка набора данных

Пожалуйста, обратитесь к DatasetPreparation.md для получения более подробной информации.
Описания поддерживаемых в настоящее время наборов данных (классы torch.utils.data.Dataset ) находятся в Datasets.md.

Тренируйтесь и тестируйте

Команды обучения и тестирования : базовое использование см. в TrainTest.md .
Параметры/Конфигурации : см. Config.md.
Ведение журнала : см. Logging.md.

? Модельный зоопарк и базовые линии

Описания поддерживаемых на данный момент моделей находятся в Models.md.
Предварительно обученные модели и примеры журналов доступны в ModelZoo.md .
Мы также предоставляем кривые обучения в wandb:

Проектирование и соглашения кодовой базы

Пожалуйста, посетите DesignConvention.md, чтобы узнать о дизайне и соглашениях кодовой базы BasicSR.
На рисунке ниже показана общая структура. Дополнительные описания каждого компонента:
Датасетс.мд | Модели.мд | Конфиг.мд | Логгинг.md

общая_структура

Лицензия и подтверждение

Этот проект выпущен под лицензией Apache 2.0.
Более подробную информацию о лицензии и подтверждении можно найти в разделе ЛИЦЕНЗИЯ.

? Цитаты

Если BasicSR помогает вашим исследованиям или работе, рассмотрите возможность цитирования BasicSR.
Ниже приводится ссылка на BibTeX. Для записи BibTeX требуется url пакета LaTeX.

@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}
}