RAISR 项目使用教程

RAISR 项目使用教程

RAISRGoogle Rapid and Accurate Image Super Resolution项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAISR

1. 项目的目录结构及介绍

RAISR 项目的目录结构如下：

RAISR/
├── data/
│   └── README.md
├── filters/
│   └── README.md
├── src/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── utils.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• data/: 存放训练和测试数据。
• filters/: 存放预训练的过滤器文件。
• src/: 包含项目的核心代码，包括训练和测试脚本。
• config/: 包含项目的配置文件。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 库列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 src/ 目录下：

• train.py: 用于训练 RAISR 模型。
• test.py: 用于测试和应用训练好的 RAISR 模型。

train.py

train.py 文件用于训练 RAISR 模型。主要功能包括：

• 加载训练数据。
• 计算梯度特征。
• 训练过滤器。
• 保存训练好的过滤器。

test.py

test.py 文件用于测试和应用训练好的 RAISR 模型。主要功能包括：

• 加载测试数据。
• 应用训练好的过滤器。
• 生成超分辨率图像。
• 保存结果图像。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下：

• config.yaml: 包含项目的各种配置参数。

config.yaml

config.yaml 文件包含以下主要配置参数：

• data_path: 训练和测试数据的路径。
• filter_path: 预训练过滤器的路径。
• output_path: 输出结果的路径。
• train_params: 训练参数，如学习率、迭代次数等。
• test_params: 测试参数，如输入图像大小、输出图像大小等。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

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以上是 RAISR 项目的基本使用教程，包括项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

RAISRGoogle Rapid and Accurate Image Super Resolution项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAISR