图像修复的递归特征推理
要求
Python> = 3.5
PyTorch> = 1.0.0
Opencv2 == 3.4.1
Scipy == 1.1.0
脾气暴躁== 1.14.3
Scikit图像(skimage)== 0.13.1
这是我们实验的环境。 这些软件包的更高版本可能需要对代码进行一些修改。
尽管我们的方法不限于任何特定的CUDA和cudnn版本,但强烈建议您使用这些工具包的最新版本。 由于RFR-Net的周期性设计,它似乎可以在较旧的CUDA版本中运行缓慢。
预训练模型
到预训练模型的链接。 (当前为Paris StreetView,CelebA数据集)。 我们希望在1月底之前释放Places2权重,对于存储系统故障导致的延迟,我们深表歉意。
如果模型用于学术目的,我们强烈建议用户重新训练模型,以确保进行公平的比较(这一直是人们所期望的)。 使用当前版本的
2022-04-06 20:36:10
7.76MB
Python
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