BasicSR&&Super-resolution——Video2video

最新推荐文章于 2024-04-01 11:07:00 发布

ACALJJ32

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分类专栏：视频超分（CV）论文复现文章标签： opencv python 深度学习神经网络 pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42130300/article/details/121445818

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BasicSR工具包的学习小结

这里以自己写的video2video为例，输入低分辨率的视频给工具包，后面直接输出高分辨率的视频，希望通过此例能给刚入门BasicSR以及Video super-resolution的小伙伴一点启发。

我的代码：https://github.com/ACALJJ32/BasicSR_ACALJJ32.git

在原本的BasicSR工具包中，提供了dist_train.sh和dist_test.sh，这里我用EDVR为例，写了dist_demo.sh
在这里插入图片描述
通过这个脚本可以发现，我其实是按顺序执行了三个python脚本：preprocess.py 、demo.py、frame2video.py，三个脚本的作用如字面意义，先进行预处理，将视频帧切分，准备目录；demo.py主要进行推理和存放超分辨率图；frame2video.py进行收尾工作，用ffmpeg合成视频。这三个脚本都实现在basicsr目录下。
在这里插入图片描述
将视频帧切分好后，将路径告诉demo.py，我自己重新写了一个DataLoader，也就是在basicsr/data下面新建了一个sliding_window_dataset.py 请添加图片描述按照滑动窗口的方式给EDVR模型输入视频帧。在demo.py中加载自己的test_dataloader，因为test_dataloaders中会有很多dataloader，平时训练时会有test_dataloader和val_dataloader，但是这次在做demo时只用考虑test_dataloader即可。
在这里插入图片描述

最后读取存放视频帧的路径，用ffmpeg合成视频：

对于配置文件的填写，只要照着EDVR test模式的配置填写即可：

希望可以帮助到正在学习BasicSR工具包的小伙伴~