Recursive Generalization Transformer (RGT) 使用指南

Recursive Generalization Transformer (RGT) 使用指南

RGTPyTorch code for our ICLR 2024 paper "Recursive Generalization Transformer for Image Super-Resolution"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rg/RGT

项目介绍

递归泛化变换器（Recursive Generalization Transformer, RGT）是专为图像超分辨率（SuperResolution, SR）设计的一种先进架构。该框架利用自注意力机制的变种——递归泛化自注意力（RG-SA），旨在克服传统Transformer模型在处理全局上下文时的局限性，特别是在高分辨率图像上。通过跨注意力来提取全局信息，并且通过通道维度的缩放来减少冗余，RGT结合了局部自注意力以增强对全球上下文的利用。此外，提出的混合自适应集成（Hybrid Adaptive Integration, HAI）策略促进了不同级别特征的有效融合。

快速启动

要开始使用RGT，首先确保你的开发环境已配置PyTorch 1.9.0及以上版本以及NVIDIA GPU支持CUDA。以下步骤将指导你完成从仓库克隆到运行预训练模型的过程：

环境搭建

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/zhengchen1999/RGT.git
conda create -n RGT python=3.8
conda activate RGT
pip install -r requirements.txt -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
python setup.py develop

运行预训练模型进行测试

你可以测试RGT模型在不同的放大倍数(x2, x3, x4)上的性能，例如测试RGT-S在2倍放大下的效果：

python basicsr/test.py -opt options/test/test_RGT_S_x2.yml

替换文件名以测试其他模型或放大系数。

应用案例和最佳实践

案例一：图像超分辨率 为了提升旧照片的质量或是将低分辨率图片升级至高清，可以直接采用RGT提供的预训练模型。用户需下载对应的低分辨率图像数据集，将其放置于正确目录下，然后选择合适的YML配置文件进行测试。

最佳实践建议

• 调整配置文件中的参数，如学习率、批次大小等，以优化训练过程。
• 对于内存限制，可以设置use_chop: True来分割大图进行测试或训练，尤其适用于资源有限的环境。

典型生态项目

虽然本项目主要聚焦于RGT在图像超分辨率的应用，但其设计理念和技术实现可为相关领域提供灵感，如视频超分辨率、图像合成及任何依赖于全局信息处理的任务。社区开发者可以通过扩展RGT的核心算法，应用于计算机视觉的广泛子领域，推动这些领域中Transformer架构的新应用和研究。

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以上提供了关于RGT的基本使用说明，包括从安装到实际运用的全过程。通过深入探索此项目，用户不仅能够执行图像超分辨率任务，还可以基于此框架进行进一步的研究与发展。

RGTPyTorch code for our ICLR 2024 paper "Recursive Generalization Transformer for Image Super-Resolution"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rg/RGT