🚀 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) 🚀
📢 技术交流QQ群:320960100 入群答案:互帮互助共同进步
🧭 入群二维码 (QQ、微信) 入群指南 (腾讯文档)
Google Colab: GitHub Link | Google Drive Link
📁 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:
(ESRGAN, EDVR, DNI, SFTGAN)
(HandyView, HandyFigure, HandyCrawler, HandyWriting)
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.
GAN | |||||
---|---|---|---|---|---|
StyleGAN2 | 训练 | 测试 | |||
Face Restoration | |||||
DFDNet | - | 测试 | |||
Super Resolution | |||||
ESRGAN | TODO | TODO | SRGAN | TODO | TODO |
EDSR | TODO | TODO | SRResNet | TODO | TODO |
RCAN | TODO | TODO | SwinIR | Train | Inference |
EDVR | TODO | TODO | DUF | - | TODO |
BasicVSR | TODO | TODO | TOF | - | TODO |
Deblurring | |||||
DeblurGANv2 | - | TODO | |||
Denoise | |||||
RIDNet | - | TODO | CBDNet | - | TODO |
For detailed instructions refer to docs/INSTALL.md.
参见 project boards.
- 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.
- 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:
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
本项目使用 Apache 2.0 license.
更多关于许可和致谢, 请参见 LICENSE.
如果 BasicSR 对你有帮助, 请引用BasicSR.
下面是一个 BibTex 引用条目, 它需要 url
LaTeX package.
@misc{basicsr,
author = {Xintao Wang and Liangbin Xie and Ke Yu and Kelvin C.K. Chan and Chen Change Loy and Chao Dong},
title = {{BasicSR}: Open Source Image and Video Restoration Toolbox},
howpublished = {\url{https://github.com/XPixelGroup/BasicSR}},
year = {2022}
}
Xintao Wang, Liangbin Xie, Ke Yu, Kelvin C.K. Chan, Chen Change Loy and Chao Dong. BasicSR: Open Source Image and Video Restoration Toolbox. https://github.com/xinntao/BasicSR, 2022.
若有任何问题, 请电邮 [email protected]
, [email protected]
.
- QQ群: 扫描左边二维码 或者 搜索QQ群号: 320960100 入群答案:互帮互助共同进步
- 微信群: 我们的群一已经满500人啦,进群二可以扫描中间的二维码;如果进群遇到问题,也可以添加 Liangbin 的个人微信 (右边二维码),他会在空闲的时候拉大家入群~