BSRGAN 开源项目教程

BSRGAN 开源项目教程

BSRGANDesigning a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution (ICCV, 2021) (PyTorch) - We released the training code!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bs/BSRGAN

1. 项目的目录结构及介绍

BSRGAN 项目的目录结构如下：

BSRGAN/
├── data/
│   ├── example_test_images/
│   └── predefined_noise_profile/
├── models/
│   ├── BSRGAN.py
│   └── others/
├── results/
├── scripts/
│   ├── download_pretrained_models.sh
│   └── others/
├── utils/
│   ├── common_utils.py
│   └── others/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── train.py

目录结构介绍

• data/: 包含示例测试图像和预定义的噪声配置文件。
• models/: 包含 BSRGAN 模型的定义文件和其他相关模型文件。
• results/: 用于存放训练或测试结果的目录。
• scripts/: 包含下载预训练模型的脚本和其他辅助脚本。
• utils/: 包含常用的工具函数和辅助功能。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• train.py: 项目的训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py，它负责启动训练过程。以下是 train.py 的简要介绍：

# train.py

import os
import argparse
from models import BSRGAN
from utils import common_utils

def main(args):
    # 初始化模型
    model = BSRGAN.BSRGANModel()
    
    # 加载数据
    data_loader = common_utils.load_data(args.data_path)
    
    # 训练模型
    model.train(data_loader, args.epochs)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="BSRGAN Training")
    parser.add_argument("--data_path", type=str, required=True, help="Path to training data")
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="Number of training epochs")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

启动文件介绍

• train.py: 该文件是项目的主要启动文件，负责初始化模型、加载数据并启动训练过程。通过命令行参数可以指定训练数据路径和训练轮数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，它列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。以下是 requirements.txt 的内容示例：

numpy==1.19.5
torch==1.8.1
torchvision==0.9.1
opencv-python==4.5.1.48
matplotlib==3.3.4

配置文件介绍

• requirements.txt: 该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本号，确保项目在不同环境中能够一致地运行。

通过以上内容，您可以了解 BSRGAN 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息，从而更好地理解和使用该项目。

BSRGANDesigning a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution (ICCV, 2021) (PyTorch) - We released the training code!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bs/BSRGAN