DASR 开源项目教程

DASR 开源项目教程

DASROfficial implementation of the paper 'Efficient and Degradation-Adaptive Network for Real-World Image Super-Resolution' in ECCV 2022项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dasr1/DASR

1. 项目的目录结构及介绍

DASR 项目的目录结构如下：

DASR/
├── data/
│   └── ...
├── experiments/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── options/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── README.md
└── train.py
└── test.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• experiments/: 存放实验配置和结果的目录。
• models/: 存放模型定义的目录。
• options/: 存放配置文件的目录。
• utils/: 存放工具函数和辅助代码的目录。
• README.md: 项目说明文档。
• train.py: 训练脚本。
• test.py: 测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。它包含了模型的训练逻辑和参数设置。使用方法如下：

python train.py --config options/example_config.yaml

test.py

test.py 是用于测试模型的启动文件。它包含了模型的测试逻辑和参数设置。使用方法如下：

python test.py --config options/example_config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 options/ 目录下，通常以 .yaml 格式存储。以下是一个示例配置文件的内容：

name: example_experiment
model: example_model
data:
  train:
    path: data/train
    batch_size: 16
  test:
    path: data/test
    batch_size: 1
optim:
  lr: 0.001
  epochs: 100

配置文件介绍

• name: 实验名称。
• model: 使用的模型名称。
• data: 数据相关配置，包括训练和测试数据的路径和批次大小。
• optim: 优化器相关配置，包括学习率和训练轮数。

通过修改配置文件，可以调整实验的参数和设置。

DASROfficial implementation of the paper 'Efficient and Degradation-Adaptive Network for Real-World Image Super-Resolution' in ECCV 2022项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dasr1/DASR