pytorchベースEDSR/WDSR実装

原版公式EDSRについては、以下のコマンドに従ってテストすればよい.

#1. my test on EDSR x4 res: 12.68s ,saving 25s
python3 main.py --data_test Demo  --scale 4 --n_resblocks 32 --n_feats 256 --res_scale 0.1 --pre_train ../experiment/model/EDSR_x4.pt --test_only --chop --save_results --self_ensemble

#2. WDSR x2x3x4  res:5s,saving 30s
python3 main.py --model MDSR --data_test Demo --scale 2+3+4 --pre_train ../experiment/model/MDSR.pt --test_only --save_results --self_ensemble

# EDSR X2 res:75s,76s
python3 main.py --data_test Demo --scale 2 --n_resblocks 32 --n_feats 256 --res_scale 0.1 --pre_train ../experiment/model/EDSR_x2.pt --test_only --chop --save_results --self_ensemble

 
 

Pytorchが実現したEDSR/WDSR実験

github:https://github.com/Hellcatzm/EDSR-PyTorch
実はネット上でオープンソースのEDSRとWDSRの2つのプロジェクトが合併して、以下のいくつかの注意があります:
本プロジェクトのforkはネット上のオープンソースプロジェクトから、EDSRアルゴリズムを基準として、元の工事の基礎の上でWDSRアルゴリズムを追加して、そして部分的に注釈を追加して、訓練方法は/src/demo.sh下に記録し、このファイルを実行しないように注意し、このファイルには工事の各種起動方式が記録されており、実行したいコピーをコマンドラインに選択すればよい.プロジェクトは多くのマルチプロセス操作に関連するため、本プロジェクトはwindowsで正常に実行できません.Linuxで本プロジェクトをテストしてください.WDSRを使用する必要がある場合は、コマンドライン命令対応位置のEDSRをWDSR_に書き換えるaまたはWDSR_bでよい(大文字と小文字を区別しない).テストでは、まずEDSRプロジェクトディレクトリの下にtestフォルダを新規作成し、低解像度の画像を保存し、srcディレクトリの下で次のコマンドを実行します.
python main.py--modelモデル名(大文字と小文字を区別しない)--pre_train保存モデルパス--test_only      --save_results      --data_test Demo
生成された画像はexperiment/results-Demoフォルダに保存されます.
 
 
参考文献:
1.https://www.cnblogs.com/hellcat/p/10481282.html