README.md · OSCHINA-MIRROR/TensorLayer-srgan

OSCHINA-MIRROR/TensorLayer-srgan

Присоединиться к Gitlife

Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)

Присоединиться бесплатно

В этом репозитории не указан файл с открытой лицензией (LICENSE). При использовании обратитесь к конкретному описанию проекта и его зависимостям в коде.

Клонировать/Скачать

README.md 6.3 КБ

## Примеры суперразрешения

Мы запускаем этот скрипт в [TensorFlow](https://www.tensorflow.org) 2.0 и [TensorLayer](https://github.com/tensorlayer/tensorlayer) 2.0+. Для версии TensorLayer 1.4, пожалуйста, проверьте [выпуск](https://github.com/tensorlayer/srgan/releases).

🚀🚀🚀🚀🚀🚀 **ЭТОТ ПРОЕКТ БУДЕТ ЗАКРЫТ И ПЕРЕМЕЩЕН В [ЭТУ ПАПКУ](https://github.com/tensorlayer/tensorlayer/tree/master/examples) ЧЕРЕЗ МЕСЯЦ.**

🚀🚀🚀🚀🚀🚀 **ЭТОТ ПРОЕКТ БУДЕТ ЗАКРЫТ И ПЕРЕМЕЩЕН В [ЭТУ ПАПКУ](https://github.com/tensorlayer/tensorlayer/tree/master/examples) ЧЕРЕЗ МЕСЯЦ.**

<!--Больше интересных приложений компьютерного зрения, таких как оценка позы и передача стиля, можно найти в этом [организации](https://github.com/tensorlayer).**

### Архитектура SRGAN

TensorFlow реализация работы ["Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network"](https://arxiv.org/abs/1609.04802)

### Результаты

### Подготовка данных и предобученной модели VGG

- 1. Вам нужно скачать предобученную модель VGG19 здесь [тут](https://github.com/tensorlayer/pretrained-models/tree/master/models) как показывает [tutorial_models_vgg19.py](https://github.com/tensorlayer/tensorlayer/blob/master/examples/pretrained_cnn/tutorial_models_vgg19.py).
- 2. У вас должны быть изображения высокого разрешения для обучения.
  - В этом эксперименте я использовал изображения из [DIV2K - bicubic downscaling x4 competition](http://www.vision.ee.ethz.ch/ntire17/), так что гиперпараметры в `config.py` (например, количество эпох) выбраны на основе этого набора данных, если вы используете больший набор данных, вы можете уменьшить количество эпох.
  - Если вы не хотите использовать набор данных DIV2K, вы также можете использовать [Yahoo MirFlickr25k](http://press.liacs.nl/mirflickr/mirdownload.html), просто скачайте его через `train_hr_imgs = tl.files.load_flickr25k_dataset(tag=None)` в `main.py`.
  - Если вы хотите использовать свои собственные изображения, вы можете установить путь к вашей папке с изображениями через `config.TRAIN.hr_img_path` в `config.py`.

### Запуск
- Установите путь к вашей папке с изображениями в `config.py`, если вы скачали набор данных [DIV2K - bicubic downscaling x4 competition](http://www.vision.ee.ethz.ch/ntire17/), вам не нужно ничего менять.
- Другие ссылки для DIV2K, в случае, если вы не сможете найти их: [test\_LR\_bicubic\_X4](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/validation_release/DIV2K_test_LR_bicubic_X4.zip), [train\_HR](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/DIV2K_train_HR.zip), [train\_LR\_bicubic\_X4](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/DIV2K_train_LR_bicubic_X4.zip), [valid\_HR](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/validation_release/DIV2K_valid_HR.zip), [valid\_LR\_bicubic\_X4](https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/DIV2K_valid_LR_bicubic_X4.zip).

```python
config.TRAIN.img_path = "ваша_папка_с_изображениями/"
```

- Начните обучение.

```bash
python train.py
```

- Начните оценку.

```bash
python train.py --mode=evaluate
```

### Ссылки
* [1] [Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network](https://arxiv.org/abs/1609.04802)
* [2] [Is the deconvolution layer the same as a convolutional layer?](https://arxiv.org/abs/1609.07009)

### Автор
- [zsdonghao](https://github.com/zsdonghao)

### Цитирование
Если вы считаете этот проект полезным, мы будем благодарны за цитирование статьи TensorLayer:

```
@article{tensorlayer2017,
author = {Dong, Hao and Supratak, Akara and Mai, Luo and Liu, Fangde and Oehmichen, Axel and Yu, Simiao and Guo, Yike},
journal = {ACM Multimedia},
title = {{TensorLayer: A Versatile Library for Efficient Deep Learning Development}},
url = {http://tensorlayer.org},
year = {2017}
}
```

### Другие Проекты

- [Передача стиля](https://github.com/tensorlayer/adaptive-style-transfer)
- [Оценка позы](https://github.com/tensorlayer/openpose)

### Обсуждение

- [TensorLayer Slack](https://join.slack.com/t/tensorlayer/shared_invite/enQtMjUyMjczMzU2Njg4LWI0MWU0MDFkOWY2YjQ4YjVhMzI5M2VlZmE4YTNhNGY1NjZhMzUwMmQ2MTc0YWRjMjQzMjdjMTg2MWQ2ZWJhYzc)
- [TensorLayer WeChat](https://github.com/tensorlayer/tensorlayer-chinese/blob/master/docs/wechat_group.md)

### Лицензия

- Только для академических целей и некоммерческого использования.
- Для коммерческого использования, пожалуйста, свяжитесь с tensorlayer@gmail.com.

Копировать Редактировать Web IDE Исходные данные Просмотреть построчно История

Отправлено 03.03.2025 02:24 b48cb84

Примеры суперразрешения

Мы запускаем этот скрипт в TensorFlow 2.0 и TensorLayer 2.0+. Для версии TensorLayer 1.4, пожалуйста, проверьте выпуск.

🚀🚀🚀🚀🚀🚀 ЭТОТ ПРОЕКТ БУДЕТ ЗАКРЫТ И ПЕРЕМЕЩЕН В ЭТУ ПАПКУ ЧЕРЕЗ МЕСЯЦ.

Опубликовать ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/TensorLayer-srgan.git

git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/TensorLayer-srgan.git

oschina-mirror

TensorLayer-srgan

master

OSCHINA-MIRROR/TensorLayer-srgan

Примеры суперразрешения

Опубликовать ( 0 )

Введение

Обновления

Участники

Недавние действия

OSCHINA-MIRROR/TensorLayer-srgan .gitee-modal { min-width: 500px !important; } .gitee-modal .close { right: 0.6rem !important; }

Примеры суперразрешения

Опубликовать ( 0 )

Введение

Обновления

Участники

Недавние действия

OSCHINA-MIRROR/TensorLayer-srgan