基于Docker部署idealo图像超分辨率项目实践指南-优快云博客

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基于Docker部署idealo图像超分辨率项目实践指南

image-super-resolution 🔎 Super-scale your images and run experiments with Residual Dense and Adversarial Networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-super-resolution

前言

图像超分辨率技术是计算机视觉领域的重要研究方向，能够将低分辨率图像重建为高分辨率图像。idealo/image-super-resolution项目提供了基于深度学习的图像超分辨率解决方案。本文将详细介绍如何使用Docker容器技术来部署和运行该项目，涵盖本地预测、训练以及云端GPU加速等场景。

环境准备

基础环境配置

Docker安装：首先需要在本地或服务器上安装Docker引擎，这是容器化部署的基础环境。
项目获取：获取项目代码并进入项目目录。
构建Docker镜像：执行以下命令构建CPU版本的Docker镜像：
```
docker build -t isr . -f Dockerfile.cpu
```

云端GPU训练环境配置（可选）

如需在AWS EC2上进行GPU加速训练，还需额外配置：

Docker Machine：用于管理远程Docker主机
AWS CLI：AWS命令行工具
EC2实例：配置支持GPU的EC2实例

图像超分辨率预测

数据准备

将待处理的图像文件（PNG或JPG格式）放置在data/input/<数据集名称>目录下。注意PNG图像应确保只有3个通道层（RGB）。

配置文件说明

项目使用config.yml文件进行参数配置，主要包含：

模型选择（如RRDN）
权重文件路径
输入输出目录设置

本地预测执行

下载预训练权重文件
修改config.yml配置文件，指定使用的模型和对应权重路径
运行以下Docker命令启动预测：

docker run -v $(pwd)/data/:/home/isr/data \
           -v $(pwd)/weights/:/home/isr/weights \
           -v $(pwd)/config.yml:/home/isr/config.yml \
           -it isr -p -d -c config.yml

预测结果将保存在/data/output/<数据集名称>/<模型>/<训练设置>目录下。

AWS GPU预测执行

在配置了GPU的EC2实例上，使用nvidia-docker运行：

sudo nvidia-docker run -v $(pwd)/isr/data/:/home/isr/data \
                      -v $(pwd)/isr/weights/:/home/isr/weights \
                      -v $(pwd)/isr/config.yml:/home/isr/config.yml \
                      -it idealo/image-super-resolution-gpu \
                      -p -d -c config.yml

模型训练

训练数据准备

在config.yml中配置训练集路径，包括训练和验证用的低分辨率与高分辨率图像目录。

AWS GPU训练流程

使用脚本初始化EC2实例：

bash scripts/setup.sh -m <实例名称> -b -i -u -d <数据集名称>

登录到EC2实例：
```
docker-machine ssh <实例名称>
```

启动训练任务：

sudo nvidia-docker run -v $(pwd)/isr/data/:/home/isr/data \
                      -v $(pwd)/isr/logs/:/home/isr/logs \
                      -v $(pwd)/isr/weights/:/home/isr/weights \
                      -v $(pwd)/isr/config.yml:/home/isr/config.yml \
                      -it isr -t -d -c config.yml

训练监控

使用TensorBoard监控训练过程：

在EC2实例上启动TensorBoard：

tensorboard --logdir /home/ubuntu/isr/logs

本地端口转发：

docker-machine ssh <实例名称> -N -L 6006:localhost:6006

然后可在本地浏览器访问localhost:6006查看训练指标。

本地训练执行

对于没有GPU的环境，可以使用以下命令进行本地训练：

docker run -v $(pwd)/data/:/home/isr/data \
           -v $(pwd)/logs/:/home/isr/logs \
           -v $(pwd)/weights/:/home/isr/weights \
           -v $(pwd)/isr/config.yml:/home/isr/config.yml \
           -it isr -t -d -c config.yml