EDSR中的demo.sh理解

最新推荐文章于 2022-09-15 10:24:19 发布

原创

最新推荐文章于 2022-09-15 10:24:19 发布 · 1k 阅读

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本文详细介绍使用Python进行超分辨率神经网络训练的方法，包括EDSR、MDSR、RDN和RCAN等模型的配置与参数调整，涵盖从基线模型到论文中描述的高级模型的全过程。

EDSR

# EDSR baseline model (x2) + JPEG augmentation
python main.py --model EDSR --scale 2 --patch_size 96 --save edsr_baseline_x2 --reset
#python main.py --model EDSR --scale 2 --patch_size 96 --save edsr_baseline_x2 --reset --data_train DIV2K+DIV2K-Q75 --data_test DIV2K+DIV2K-Q75

# EDSR baseline model (x3) - from EDSR baseline model (x2)
#python main.py --model EDSR --scale 3 --patch_size 144 --save edsr_baseline_x3 --reset --pre_train [pre-trained EDSR_baseline_x2 model dir]
比如说--pre_train ../experiment/model/RCAN_BIX2.pt

# EDSR baseline model (x4) - from EDSR baseline model (x2)
#python main.py --model EDSR --scale 4 --save edsr_baseline_x4 --reset --pre_train [pre-trained EDSR_baseline_x2 model dir]

# EDSR in the paper (x2)
#python main.py --model EDSR --scale 2 --save edsr_x2 --n_resblocks 32 --n_feats 256 --res_scale 0.1 --reset

# EDSR in the paper (x3) - from EDSR (x2)
#python main.py --model EDSR --scale 3