CDFormer项目使用教程

CDFormer项目使用教程

CDFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cdf/CDFormer

1. 项目介绍

CDFormer（Content-aware Degradation-driven Transformer）是一个用于盲图像超分辨率（Blind Image Super-Resolution, BSR）的开源项目。该项目提出了一种新颖的BSR方法，该方法不仅估计退化信息，还能捕捉图像内容表示。CDFormer结合了扩散模型来学习低分辨率和高分辨率图像的内容退化先验，并通过自适应的超分辨率网络来精细特征，从而在多种基准测试中取得了当前最佳性能。

2. 项目快速启动

环境准备

• Python 3.8.8
• PyTorch 2.0.1

确保您的系统中已安装上述环境。安装PyTorch时，请参考官方文档选择合适的版本。

数据准备

1. 下载DIV2K和Flickr2K数据集。
2. 将这两个数据集中的HR图像合并到your_data_path/DF2K/HR，以构建DF2K数据集。

训练模型

1. 从预训练模型继续训练：

   python main.py
   

   请将dir_data变量更新为您的数据路径your_data_path。

2. 从头开始训练：

   python main.py --start_epoch 0
   

   同样，更新dir_data变量为您的数据路径。

测试模型

1. 准备测试数据： 下载基准测试数据集（如Set5、Set14等），并将HR/LR图像准备好放在your_data_path/benchmark。

2. 准备预训练模型： 下载预训练模型，例如对于2倍缩放，下载your_data_path/experiment/cdformer_x2_bicubic_iso/model/model_1200pt。

3. 开始测试：

   • 对于2倍缩放：

     python test_x2.py
     

   • 对于3倍缩放：

     python test_x3.py
     

   • 对于4倍缩放：

     python test_x4.py
     

   测试时，请更新dir_data变量为您的数据路径，并设置选择参数。

3. 应用案例和最佳实践

（本节将介绍CDFormer在现实世界中的具体应用案例以及如何高效使用该项目的最佳实践。内容将基于项目的实际使用场景来编写。）

4. 典型生态项目

（本节将列出与CDFormer相关的典型生态项目，包括但不限于依赖库、拓展项目等，为用户构建更完整的生态系统提供参考。）

请注意，以上教程中的代码块和命令行指令仅为示例，实际使用时需要根据项目的具体需求和用户的环境进行相应的调整。

CDFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cdf/CDFormer