ESRGAN是一个较新的的低分辨率转高分辨率的GAN模型，在SRGAN的基础上做了增强。

其论文在ESRGAN论文  

https://arxiv.org/abs/1809.00219

图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据_机器学习

其代码在ESRGAN仓库，该仓库只提供了简单的demo测试代码。

完整的训练和测试代码在BasicSR仓库中。


  2. 目标检测/文本检测系列算法讲解课程(13课时)
  3. 机器学习系列算法理论讲解课程(20课时)
  4. 深度神经网络算法(38课时)
  5. 知识图谱(11课时)

初次运行ESRGAN

1.安装环境

图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据_机器学习_02

2.拉代码

​​git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN.git​​

3.下载模型到models中

​​https://pan.baidu.com/s/1-Lh6ma-wXzfH8NqeBtPaFQ​​

4.运行下面的代码，结果在result中。

​​python test.py models/RRDB_ESRGAN_x4.pth​​  

​​python test.py models/RRDB_PSNR_x4.pth​​

初次使用BasicSR测试ESRGAN(SRGAN)模型
  2. 拉代码
    git clone https://github.com/xinntao/BasicSR.git
  3. 进入codes文件夹cd codes
  4. 修改 options/test/test_ESRGAN.json

datasets dataroot_HR 将后面路径改为自己的训练数据文件夹，文件夹内存放的是png文件；或者改为lmdb文件。

path root 改为自己的BasicSR项目路径

将刚刚在ESRGAN中用到的model放到pretrain_model_G的目录下面。

其他暂时不用动，我本机配置如下所示。


图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据_图像识别_03

4.运行测试代码 ​​python test.py -opt options/test/test_ESRGAN.json​​

5.如果需要跑其他的测试代码，见其他测试

https://github.com/xinntao/BasicSR#how-to-test

图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据_图像识别_04

训练ESRGAN(SRGAN)模型

准备数据（DIV2K）

  1. 从DIV2K official page下载
    https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/

2.有几个方法可以让IO速度变快

将HDD改成SSD

将图片数据集改成更小的子图切片（sub-images）。见3和4

将原始数据改成lmdb格式。见5和6


图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据_深度学习_05

6. 运行 ​​python scripts/create_lmdb.py​​ 将数据改成lmdb格式


训练

  1. 修改options/train/train_ESRGAN.json

图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据_图像识别_06

tensorboard可视化 ​​tensorboard --logdir=../tb_logger​​

进入http://localhost.localdomain:6006可看到训练过程

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