SRGAN
1.0.0
CVPR 2017 Paper Photo-Realistic Single Image Super-Resolutionに基づくSrganのPytorch実装。
conda install pytorch torchvision -c pytorch
conda install opencv
列車とVALのデータセットは、VOC2012からサンプリングされます。 Train Datasetには16700の画像があり、Val Datasetには425枚の画像があります。ここからデータセットをダウンロードし（アクセスコード：5TZP）、 dataディレクトリに抽出します。
テスト画像データセットは|からサンプリングされます5 |を設定しますBevilacqua et al。 BMVC 2012 |セット14 | Zeyde et al。 LNCS 2010 | BSD 100 | Martin et al。 ICCV 2001 |日曜日80 | Sun and Hays ICCP 2012 |都市100 | Huang et al。 CVPR2015。ここから画像データセットをダウンロードし（アクセスコード：XWHY）、次にdataディレクトリに抽出します。
テストビデオデータセットは3つのトレーラーです。ここからビデオデータセットをダウンロードします（アクセスコード：956d）。
python train.py
optional arguments:
--crop_size training images crop size [default value is 88]
--upscale_factor super resolution upscale factor [default value is 4](choices:[2, 4, 8])
--num_epochs train epoch number [default value is 100]
出力VALスーパー解像度画像は、 training_resultsディレクトリにあります。
python test_benchmark.py
optional arguments:
--upscale_factor super resolution upscale factor [default value is 4]
--model_name generator model epoch name [default value is netG_epoch_4_100.pth]
出力スーパー解像度画像は、 benchmark_resultsディレクトリにあります。
python test_image.py
optional arguments:
--upscale_factor super resolution upscale factor [default value is 4]
--test_mode using GPU or CPU [default value is 'GPU'](choices:['GPU', 'CPU'])
--image_name test low resolution image name
--model_name generator model epoch name [default value is netG_epoch_4_100.pth]
出力スーパー解像度画像は同じディレクトリにあります。
python test_video.py
optional arguments:
--upscale_factor super resolution upscale factor [default value is 4]
--video_name test low resolution video name
--model_name generator model epoch name [default value is netG_epoch_4_100.pth]
出力スーパー解像度ビデオと比較ビデオは、同じディレクトリにあります。
高級係数= 2
64のバッチサイズのエポックは、NVIDIA GTX 1080TI GPUで約2分30秒かかります。
画像の結果
左側は二等層補間画像、中央は高解像度の画像であり、右はスーパー解像度画像（SRGANの出力）です。
ビデオの結果
左側は二小干渉ビデオで、右はスーパー解像度ビデオ（SRGANの出力）です。
高級係数= 4
64のバッチサイズのエポックは、NVIDIA GTX 1080TI GPUで約4分30秒かかります。
画像の結果
左側は二等層補間画像、中央は高解像度の画像であり、右はスーパー解像度画像（SRGANの出力）です。
ビデオの結果
左側は二小干渉ビデオで、右はスーパー解像度ビデオ（SRGANの出力）です。
高級係数= 8
64のバッチサイズのエポックは、NVIDIA GTX 1080TI GPUで約3分30秒かかります。
画像の結果
左側は二等層補間画像、中央は高解像度の画像であり、右はスーパー解像度画像（SRGANの出力）です。
ビデオの結果
左側は二小干渉ビデオで、右はスーパー解像度ビデオ（SRGANの出力）です。
完全なテスト結果はここからダウンロードできます（アクセスコード：NKH9）。
