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我们添加了 BasicSR-Examples, 它提供了使用BasicSR的指南以及模板 (以python package的形式)

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Google Colab: GitHub Link | Google Drive Link
模型库: 百度网盘: 预训练模型 | 复现实验 Google Drive: Pretrained Models | Reproduced Experiments
数据: 百度网盘 (提取码:basr) Google Drive
wandb的训练曲线
训练和测试的命令
HOWTOs

BasicSR (Basic Super Restoration) 是一个基于 PyTorch 的开源图像视频复原工具箱, 比如 超分辨率, 去噪, 去模糊, 去 JPEG 压缩噪声等.

新的特性/更新

• Oct 5, 2021. 添加 ECBSR 训练和测试 代码: ECBSR.

  ACMMM21: Edge-oriented Convolution Block for Real-time Super Resolution on Mobile Devices

• Sep 2, 2021. 添加 SwinIR 训练和测试 代码: SwinIR by Jingyun Liang. 更多内容参见 HOWTOs.md
• Aug 5, 2021. 添加了NIQE， 它输出和MATLAB一样的结果 (both are 5.7296 for tests/data/baboon.png).
• July 31, 2021. Add bi-directional video super-resolution codes: BasicVSR and IconVSR.

  CVPR21: BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond

• 更多

使用 BasicSR 的项目

• Real-ESRGAN: 通用图像复原的实用算法
• GFPGAN: 真实场景人脸复原的实用算法

如果你的开源项目中使用了BasicSR, 欢迎联系我 (邮件或者开一个issue/pull request)。我会将你的开源项目添加到上面的列表中

如果 BasicSR 对你有所帮助，欢迎 这个仓库或推荐给你的朋友。Thanks
其他推荐的项目:
Real-ESRGAN: 通用图像复原的实用算法
GFPGAN: 真实场景人脸复原的实用算法
facexlib: 提供实用的人脸相关功能的集合
HandyView: 基于PyQt5的 方便的看图比图工具
_{(ESRGAN, EDVR, DNI, SFTGAN)(HandyView, HandyFigure, HandyCrawler, HandyWriting)}

HOWTOs

我们提供了简单的流程来快速上手 训练/测试/推理 模型. 这些命令并不能涵盖所有用法, 更多的细节参见下面的部分.

依赖和安装

For detailed instructions refer to INSTALL.md.

TODO 清单

参见 project boards.

数据准备

• 数据准备步骤, 参见 DatasetPreparation_CN.md.
• 目前支持的数据集 (torch.utils.data.Dataset类), 参见 Datasets_CN.md.

训练和测试

• 训练和测试的命令, 参见 TrainTest_CN.md.
• Options/Configs配置文件的说明, 参见 Config_CN.md.
• Logging日志系统的说明, 参见 Logging_CN.md.

模型库和基准

• 目前支持的模型描述, 参见 Models_CN.md.
• 预训练模型和log样例, 参见 ModelZoo_CN.md.
• 我们也在 wandb 上提供了训练曲线等:

代码库的设计和约定

参见 DesignConvention_CN.md.
下图概括了整体的框架. 每个模块更多的描述参见:
Datasets_CN.md | Models_CN.md | Config_CN.md | Logging_CN.md

许可

本项目使用 Apache 2.0 license.
更多关于许可和致谢, 请参见 LICENSE.

引用

如果 BasicSR 对你有所帮助, 可以考虑引用BasicSR.
下面是一个 BibTex 引用条目, 它需要 url LaTeX package.

@misc{wang2020basicsr,  author =       {Xintao Wang and Ke Yu and Kelvin C.K. Chan and                  Chao Dong and Chen Change Loy},  title =        {{BasicSR}: Open Source Image and Video Restoration Toolbox},  howpublished = {\url{https://github.com/xinntao/BasicSR}},  year =         {2018}}

Xintao Wang, Ke Yu, Kelvin C.K. Chan, Chao Dong and Chen Change Loy. BasicSR: Open Source Image and Video Restoration Toolbox. https://github.com/xinntao/BasicSR, 2018.

联系

若有任何问题, 请电邮 [email protected].

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