BasicSR项目数据集准备全指南

BasicSR项目数据集准备全指南

BasicSR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bas/BasicSR

前言

在图像和视频超分辨率研究领域，高质量的数据集准备是模型训练的关键第一步。BasicSR作为一个功能强大的图像视频复原工具库，支持多种数据存储格式和预处理方式。本文将详细介绍BasicSR项目中的数据集准备流程，帮助研究人员高效地构建训练和测试环境。

数据存储格式详解

BasicSR支持三种主流的数据存储格式，各有其适用场景和优势：

1. 直接硬盘存储

特点：

• 以原始图像/视频帧格式直接存储在硬盘上
• 实现简单，无需额外处理
• 适合小规模数据集或测试阶段

配置示例：

type: PairedImageDataset
dataroot_gt: datasets/DIV2K/DIV2K_train_HR_sub
dataroot_lq: datasets/DIV2K/DIV2K_train_LR_bicubic/X4_sub
io_backend:
  type: disk

2. LMDB存储

优势：

• 显著加速IO和CPU解压过程
• 特别适合大规模训练数据集
• 采用键值对存储，读取效率高

技术细节：

• 在标准LMDB文件基础上增加了meta_info.txt
• 记录图像名称、尺寸和压缩级别等信息
• 二进制内容使用OpenCV的PNG编码格式存储

缓存优化技巧：

1. 首次使用前可执行cat data.mdb > /dev/null预缓存
2. 确保机器内存足够容纳整个数据集
3. 监控系统缓存状态(free -h命令)

3. Memcached存储

适用场景：

• 集群环境下的分布式缓存
• 需要多节点共享数据的场景

配置要求：

io_backend:
  type: memcached
  server_list_cfg: /path/to/server_list.conf
  client_cfg: /path/to/client.conf
  sys_path: /path/to/pymc

图像超分辨率数据集准备

DIV2K数据集处理流程

1. 数据下载：从官网获取原始2K分辨率图像
2. 子图像裁剪：
   • 使用extract_subimages.py脚本
   • 典型裁剪尺寸480×480
   • 训练时进一步随机裁剪为更小patch
3. LMDB转换：
   • 使用create_lmdb.py脚本
   • 可调整PNG压缩级别平衡空间和速度
4. 元信息生成：
   • 使用generate_meta_info.py脚本
   • 记录图像基本属性信息

常用图像SR数据集概览

| 数据集类型 | 代表数据集 | 特点 | |------------|------------|------| | 经典训练集 | T91, BSDS200 | 小规模训练样本 | | 经典测试集 | Set5, Set14 | 标准评估基准 | | 2K分辨率集 | DIV2K, Flickr2K | 高清训练素材 | | 室外场景集 | OST | 丰富纹理特征 |

视频超分辨率数据集处理

REDS数据集规范

1. 数据重组：
   • 原始训练集240个片段(000-239)
   • 验证集重编号为240-269
2. 验证划分：
   • 官方验证集：30个片段
   • REDS4验证集：从训练集选取4个片段
3. LMDB转换：
   • 使用专用处理函数create_lmdb_for_reds

Vimeo90K处理要点

1. 从官方下载82GB的Septuplets数据集
2. 使用MATLAB脚本生成低分辨率版本
3. 测试时使用test_vimeo90k_dataset.py验证数据加载

StyleGAN2数据准备

FFHQ数据集处理

1. 从官方源下载tfrecords格式文件
2. 使用专用脚本提取为图像或LMDB格式
3. 不同分辨率数据分开存储

性能优化技巧

1. 数据预取机制：

   • CUDA模式：加速但增加显存占用
   • CPU模式：对某些配置可能效果有限

2. 配置示例：

prefetch_mode: cuda
pin_memory: true
num_prefetch_queue: 2

3. IO瓶颈诊断：
   • 监控数据加载线程利用率
   • 测试不同存储格式的吞吐量
   • 根据硬件配置调整并行度

结语

正确准备数据集是超分辨率研究的基础。BasicSR提供了一套完整的数据处理工具链，从原始数据下载到高效存储格式转换，再到性能优化配置，覆盖了研究所需的各个环节。建议根据实际硬件条件和使用场景，选择最适合的数据存储和处理方案，以充分发挥硬件性能，加速模型训练过程。

BasicSR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bas/BasicSR