Super-SloMo 项目使用教程

Super-SloMo 项目使用教程

【免费下载链接】Super-SloMo PyTorch implementation of Super SloMo by Jiang et al. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/Super-SloMo

1. 项目的目录结构及介绍

Super-SloMo 项目的目录结构如下：

Super-SloMo/
├── data/
│   ├── input.mp4
│   ├── SuperSloMo.ckpt
│   └── output.mp4
├── github/
│   └── ISSUE_TEMPLATE/
├── misc/
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── dataloader.py
├── eval.py
├── model.py
├── train.ipynb
├── train.py
├── video_to_slomo.py

目录结构介绍

• data/: 存放输入视频、模型检查点文件和输出视频的目录。
• github/: 包含 GitHub 相关模板文件。
• misc/: 其他杂项文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• Dockerfile: Docker 容器配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• dataloader.py: 数据加载器脚本。
• eval.py: 评估脚本。
• model.py: 模型定义脚本。
• train.ipynb: 训练模型的 Jupyter Notebook。
• train.py: 训练模型的脚本。
• video_to_slomo.py: 将视频转换为慢动作视频的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

eval.py

eval.py 是用于评估模型的启动文件。可以通过以下命令运行：

python eval.py --checkpoint=data/SuperSloMo.ckpt --output=data/output.mp4 --scale=4

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。可以通过以下命令运行：

python train.py

video_to_slomo.py

video_to_slomo.py 是用于将视频转换为慢动作视频的启动文件。可以通过以下命令运行：

python video_to_slomo.py --input=data/input.mp4 --output=data/output.mp4 --checkpoint=data/SuperSloMo.ckpt

3. 项目的配置文件介绍

.gitignore

.gitignore 文件用于指定 Git 版本控制系统中需要忽略的文件和目录，以避免将不必要的文件提交到仓库中。

Dockerfile

Dockerfile 文件用于构建 Docker 容器，确保项目在不同环境中的一致性。

LICENSE

LICENSE 文件包含了项目的许可证信息，指定了项目的使用条款和条件。

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含了项目的基本信息、安装步骤、使用方法等。

以上是 Super-SloMo 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、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。

【免费下载链接】Super-SloMo PyTorch implementation of Super SloMo by Jiang et al. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/Super-SloMo