PyTorch VDSR项目使用说明

PyTorch VDSR项目使用说明

pytorch-vdsr VDSR (CVPR2016) pytorch implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-vdsr

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于PyTorch框架实现的VDSR（Very Deep Super-Resolution）图像超分辨率算法。项目目录结构如下：

pytorch-vdsr/
├── data/                      # 存放数据集
├── model/                     # 存放训练好的模型
├── result/                    # 存放结果图像
├── LICENSE                    # 项目许可证文件
├── README.md                  # 项目说明文件
├── VDSR-Demo.ipynb            # Jupyter Notebook示例
├── dataset.py                 # 数据集处理文件
├── demo.py                    # 图像演示处理脚本
├── eval.py                    # 模型评估脚本
├── main_vdsr.py               # 主训练脚本
└── vdsr.py                    # VDSR模型定义文件

• data/：存放用于训练的数据集。
• model/：存放训练好的模型文件。
• result/：存放模型处理后的结果图像。
• LICENSE：项目的开源许可证，本项目采用MIT许可证。
• README.md：项目的说明文档，详细介绍项目信息和如何使用。
• VDSR-Demo.ipynb：Jupyter Notebook示例，展示了如何使用本项目。
• dataset.py：包含数据集加载和处理的代码。
• demo.py：用于演示如何使用训练好的模型对单个图像进行超分辨率处理。
• eval.py：用于评估模型在测试数据集上的表现。
• main_vdsr.py：项目的主训练脚本，用于训练VDSR模型。
• vdsr.py：定义了VDSR模型的网络结构。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是main_vdsr.py，这是开始训练VDSR模型的入口。以下是一些基本的使用方式：

python main_vdsr.py --cuda --gpus 0

这个命令会使用CUDA来加速训练，并在GPU 0上运行。main_vdsr.py支持以下参数：

• --batchSize：训练时的批量大小。
• --nEpochs：训练的迭代次数。
• --lr：学习率。
• --step：学习率衰减的步长。
• --cuda：是否使用CUDA。
• --resume：恢复训练时使用的检查点路径。
• --clip：梯度裁剪的阈值。
• --threads：数据加载器使用的线程数。
• --momentum：动量参数。
• --weight-decay：权重衰减参数。
• --pretrained：预训练模型的路径。
• --gpus：使用的GPU列表。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有专门的配置文件，所有参数都是在命令行中通过参数的形式传递给main_vdsr.py的。用户可以通过修改命令行参数来调整训练过程的配置。

如果需要改变数据集路径、模型保存路径等，可以在dataset.py和main_vdsr.py中进行相应的修改。这些修改通常涉及到修改文件路径字符串，例如数据集加载路径或模型保存路径等。

pytorch-vdsr VDSR (CVPR2016) pytorch implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-vdsr