使用ESRGAN增强压缩图像的主观质量 0.背景 PyTorch实施压缩图像的主观质量增强。 注意：网络结构，数据集和训练方法与原始论文不同。 随时联系： ryanxingql@gmail.com 。 1.预先要求 1.1。 环境 乌本图20.04 LTS CUDA 10.1 烟火1.6 软件包：TQDM，LMDB，PYYAML，OPENCV-PYTHON，SCIKIT-IMAGE，TENSORBOARDX，LPIPS 假设您已经安装了CUDA 10.1，则： git clone --depth=1 https://github.com/RyanXingQL/SubjectiveQE-ESRGAN cd SubjectiveQE-ESRGAN/ conda create -n esrgan python=3.7 -y conda activate esrgan pytho

我们已经将BasicSR合并为MMSR:grinning_face_with_smiling_eyes:MMSR是基于PyTorch的开源图像和视频超分辨率工具箱。 这是香港中文大学多媒体实验室开发的开放式mmlab项目的一部分。 MMSR基于我们的产品我们已经将BasicSR合并到MMSR中:grinning_face_with_smiling_eyes:MMSR是基于PyTorch的开源图像和视频超分辨率工具箱。 这是香港中文大学多媒体实验室开发的开放式mmlab项目的一部分。 MMSR基于我们之前的项目：BasicSR，ESRGAN和EDVR。 SR我们已更新了BasicSR工具箱（v0.1）。 几乎所有文件都有更新，包括：支持PyTorch 1.1和分布式培训简化网络结构更新数据集

USRNet、DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN、IMDN 的训练和测试代码 瑞士苏黎世联邦理工学院 新闻 (2021-06-03) : 增加人脸图像增强的测试代码： 新闻 (2021-05-13) : 添加。 新闻（2021-05-12） ：支持分布式训练，另见 。 新闻 (2021-01) : 盲人实像超分辨率将加入。 欢迎拉取请求！ 更正（2020-10） ：如果您使用多个 GPU 进行 GAN 训练，请删除或注释以启用DataParallel进行快速训练 新闻 (2020-10) : 添加来计算感受野。 新闻（2020-8） ： deep plug-and-play image restoration toolbox在cszn/DPIR发布。 提示 (2020-8) : 使用它可以避免out of memory问题。 新闻

DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的培训和测试代码瑞士苏黎世联邦理工学院张Kai计算机视觉实验室新闻：将添加USRNet（CVPR 2020）。 培训方法来源DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的培训和测试代码瑞士苏黎世联邦理工学院张章计算机视觉实验室新闻：将添加USRNet（CVPR 2020）。 训练方法原始链接main_train_dncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_fdncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_ffdnet.py https://github.com/cszn/FFDNet main_train_srmd.py https ：//github.com/cszn/SRMD main_train_dpsr.py https://github.com/cszn/DPSR main_train_msrresnet_ps

MMSR MMSR是基于PyTorch的开源图像和视频超分辨率工具箱。 这是香港中文大学多媒体实验室开发的开放式mmlab项目的一部分。 MMSR基于我们之前的项目：BasicSR，ESRGAN和MMSR MMSR是基于PyTorch的开源图像和视频超分辨率工具箱。 这是香港中文大学多媒体实验室开发的开放式mmlab项目的一部分。 MMSR基于我们之前的项目：BasicSR，ESRGAN和EDVR。 重点介绍适用于图像和视频超分辨率任务的统一框架。 它也很容易适应其他恢复任务，例如去模糊，去噪等。技术水平：它包括竞赛中的几种获胜方法：例如ESRGAN（PIR

ESRGAN：增强的超分辨率生成对抗网络 用于图像超分辨率的Pipeine任务基于经常引用的论文（Wang Xintao等人），于2018年发布。 简而言之，图像超分辨率（SR）技术可从观察到的较低分辨率（LR）图像重建高分辨率（HR）图像或序列，例如将720p图像放大为1080p。 解决此任务的常用方法之一是使用能够从LR图像中恢复HR图像的深度卷积神经网络。 而ESRGAN（增强型SRGAN）就是其中之一。 ESRGAN的要点： 基于SRResNet的架构，带有残存残存块； 上下文，感性和对抗性损失的混合体。 使用上下文损失和感知损失来进行适当的图像放大，而对抗损失则使用鉴别器网络将神经网络推向自然图像流形，该鉴别器网络经过训练以区分超分辨图像和原始照片级逼真的图像。 技术领域 作为深度学习任务的管道运行者的Catalyst 。 这个新的，发展Swift的。 可以大大减少样板代

基本SR BasicSR（基本超级还原）是基于PyTorch的开源图像和视频还原工具箱（超分辨率，去噪，去模糊等）。 这是原始BasicSR的经过大量修改的分支。 您将在此处找到的内容：用于训练和测试计算机视觉（CV）模型的样板代码，集成在单个管道中的不同CV方法和策略以及模块化，以根据需要添加和删除组件，包括新的网络体系结构。 进行了大量的代码重写，以减少代码冗余和重复，重组代码并使其更具模块化。 可以在找到支持的体系结构的详细信息。 （自述文件当前为WIP） 此代码的最新版本中的一些新功能： 现在，将不同功能（HFEN，SSIM / MS-SSIM，SPL，TV / DTV等）使用的滤镜和图像操作合并到filter.py和colors.py中。 可重用的损失生成器，可以减少使用新模型时所需的更改，并且对所有模型仅添加一次新损失 度量构建器，在验证期间仅包括选定的那些。

超分辨率重建ESRGAN(4倍)的win32程序，ESRGAN是在[PIRM2018-SR竞赛]（区域3）中获得了第一名并获得了最佳感知指数。

:rocket: 基本SR | | Google Colab： | :circled_M: :fast_down_button: Google云端硬盘： | :fast_down_button:百度网盘：| :file_folder: :fast_down_button: :fast_down_button:（提取码：basr） :chart_increasing: :laptop: :high_voltage: BasicSR（基本S- UPERřestoration）是基于PyTorch一个开源图像和视频恢复工具箱，如超分辨率，降噪，去模糊，JPEG伪像的去除，等等。 （ ， ， ， ） （ ， ， ， ） :sparkles: 新的功能 2020年11月29日。添加ESRGAN和DFDNet 。 2020年9月8日。添加盲人脸恢复推理代码： 。 2020年8月27日。添加StyleGAN2培训和测试代码： 。 更多的 2020年9月8日。添加盲人脸恢复推理代码： DFDNet 。 ECCV20：通过深度多尺度组件字典进行盲人脸恢

预训练模型RRDB_PSNR_x4.pth