图像超分辨率增强ESRGAN运行教程,有数据

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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

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。

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如果要进一步学习，给出2篇论文综述作为参考：
综述1  

https://arxiv.org/pdf/1902.06068.pdf

综述2

https://arxiv.org/pdf/1904.07523.pdf

初次运行ESRGAN

1.安装环境

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

1. 拉代码

   git clone https://github.com/xinntao/BasicSR.git

2. 进入codes文件夹cd codes

3. 修改 options/test/test_ESRGAN.json

4. 1. 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。

   2. path root 改为自己的BasicSR项目路径

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

   4. 其他暂时不用动，我本机配置如下所示。

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

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

1. 1. 将HDD改成SSD

   2. 将图片数据集改成更小的子图切片（sub-images）。见3和4

   3. 将原始数据改成lmdb格式。见5和6

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

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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