SRGAN使用了生成对抗的方式来进行图像的超分辨率重建,同时提出了一个由Adversarial Loss和Content Loss组成的损失函数。 更详细的介绍可以去看看这篇文章传送门 2 代码实现 2.1 开发环境 代码语言:javascript 复制 pytorch=='1.7.0+cu101'numpy=='1.19.4'PIL=='8.0.1'tqdm=='4.52.0'matplotlib=='3.3.3' 对于...
背景要求:会使用Python和Pytorch 附带资料:参考论文和项目,视频讲解 1 项目背景 了解GAN的同学都知道,GAN擅长于捕捉概率分布,因此非常适合图像生成类任务。我们在图片视频拍摄以及传输过程中,经常会进行图像的压缩,导致图像分辨率过低,另外早些年的设备拍摄出来的照片也存在分辨率过低的问题,比如10年前的320*240分辨率。
步骤1: 安装 PyTorch 首先,确保你的环境中安装了 PyTorch。可以在终端中运行以下命令: pipinstalltorch torchvision 1. 以上命令会安装 PyTorch 和 torchvision 用于图像处理。 步骤2: 下载 SRGAN 源码 接下来,克隆 PyTorch 的 SRGAN 官方实现项目: gitclonecdexamples/imagenet/srgan 1. 2. 这里的代码会将 SRGAN ...
【项目实战课】基于Pytorch的SRGAN图像超分辨实战 总结 本次我们使用SRGAN完成了图像超分辨率任务,SRGAN是最经典的基于GAN的图像超分辨率框架,值得所有从事GAN相关领域工作的朋友掌握,欢迎大家以后持续关注《百战GAN专栏》。 如何系统性地学习生成对抗网络GAN 欢迎...
importglobimportrandomimportosimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromPILimportImageimporttorchvision.transformsastransforms# Normalization parameters for pre-trained PyTorch modelsmean=np.array([0.485,0.456,0.406])std=np.array([0.229,0.224,0.225])classImageDataset(Dataset):def__init__...
这将安装PyTorch和TorchVision(常用的图像处理库)。 2. 数据集准备 在继续之前,你需要准备一个数据集,这里我们以CIFAR-10为例。要处理数据,你可以使用TorchVision的datasets模块: importtorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 数据预处理:将图像调整为合适...
utils.data import DataLoader from tqdm import tqdm # 进度条 import pytorch_ssim from data_utils import TrainDatasetFromFolder, ValDatasetFromFolder, display_transform from loss import GeneratorLoss from model import Generator, Discriminator # 给分析器增加description,crop_size(图片裁剪大小),放大因子,...
PyTorch 1.1.0 Pillow 5.1.0 numpy 1.14.5 scikit-image 0.15.0 Datasets DIV2K Pre-trained model SRResNet SRGAN Train & Test Train python main.py --LR_path ./LR_imgs_dir --GT_path ./GT_imgs_dir Test python main.py --mode test --LR_path ./LR_imgs_dir --GT_path ./GT_imgs_...
Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution (ICCV, 2021) (PyTorch) - We released the training code! - cszn/BSRGAN
背景要求:会使用Python和Pytorch 附带资料:参考论文和项目 1 项目背景 了解GAN的同学都知道,GAN擅长于捕捉概率分布,因此非常适合图像生成类任务。我们在图片视频拍摄以及传输过程中,经常会进行图像的压缩,导致图像分辨率过低,另外早些年的设备拍摄出来的照片也存在分辨率过低的问题,比如10年前的320*240分辨率。