iSeeBetter 项目使用教程

iSeeBetter 项目使用教程

iSeeBetteriSeeBetter: Spatio-Temporal Video Super Resolution using Recurrent-Generative Back-Projection Networks | Python3 | PyTorch | GANs | CNNs | ResNets | RNNs | Published in Springer Journal of Computational Visual Media, September 2020, Tsinghua University Press项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/is/iSeeBetter

1. 项目的目录结构及介绍

iSeeBetter 项目的目录结构如下：

iSeeBetter/
├── data/
├── models/
├── results/
├── scripts/
├── utils/
├── iSeeBetter.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录介绍

• data/: 存放训练和测试数据。
• models/: 存放预训练模型和模型定义文件。
• results/: 存放训练和测试结果。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• utils/: 包含一些实用工具函数。
• iSeeBetter.py: 项目的主启动文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 iSeeBetter.py。该文件包含了项目的主要逻辑和启动代码。

主要功能

• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 加载数据。
• 训练或测试模型。

使用方法

python3 iSeeBetter.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 config.yaml 或 config.json，位于项目根目录下。该文件包含了项目的各种配置参数。

配置参数示例

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"

model:
  pretrained_model: "models/pretrained_model.pth"

training:
  batch_size: 32
  epochs: 100

testing:
  upscale_only: false

配置参数说明

• data: 数据路径配置。
• model: 模型配置，包括预训练模型的路径。
• training: 训练配置，包括批次大小和训练轮数。
• testing: 测试配置，包括是否只进行上采样。

通过以上配置文件，可以灵活地调整项目的运行参数。

iSeeBetteriSeeBetter: Spatio-Temporal Video Super Resolution using Recurrent-Generative Back-Projection Networks | Python3 | PyTorch | GANs | CNNs | ResNets | RNNs | Published in Springer Journal of Computational Visual Media, September 2020, Tsinghua University Press项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/is/iSeeBetter