技術標籤：深度學習深度學習

一、ESRGAN測試：

1、程式碼下載：xinntao / ESRGAN

2、安裝環境（這裡略）

3、下載models：Google DriveorBaidu Drive. 然後把它們放在./models資料夾下面。

4、 然後執行test.py，就會將LR資料夾的低解析度影象生成X4（可更改model）的高解析度影象存在results資料夾內

二、ESRGAN訓練

1、程式碼下載xinntao / BasicSR

2、下載預訓練模型，下載資料集DIV2K，或者其他常見影象超分資料集

3、執行scripts/data_preparation/extract_subimages.py （DIV2K 資料集 2K 解析度的 (比如: 2048x1080), 而我們在訓練的時候往往並不要那麼大 (常見的是 128x128 或者 192x192 的訓練patch). ）把2K的圖片裁剪成有overlap的 480x480 的子影象塊，這裡放在資料夾HR_sub

import os
import PIL.Image as pil_image

img_dir = r"./HR_sub"
save_dir = r"./LR_bicubic"

imgs = os.listdir(img_dir)
for i in range(len(imgs)):
    img_path = os.path.join(img_dir, imgs[i])
    print()
    image = pil_image.open(img_path).convert('RGB')
    image = image.resize((int(image.width / 4), int(image.width / 4)), resample=pil_image.BICUBIC)
    save_path = os.path.join(save_dir, imgs[i])
    # image.save(save_path.replace('.', '_bicubic_x{}.'.format(4)))
    image.save(save_path)
 

3、更改配置檔案options/train/ESRGAN/train_ESRGAN_x4.yml裡面，train下面的dataroot_gt和dataroot_lq目錄，val目錄也得修改。然後根據需要修改訓練引數，主要是尺寸和batch_size.

然後就可以開始訓練了，這裡訓練過程忘記截圖了！