"Single image super-resolution based on directional variance attention network"

代碼地址：

GitHub - pbehjatii/DiVANet: PyTorch implementation of Single image super-resolution based on directional variance attention network (Pattern Recognition2022)

論文地址：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320322004770?dgcid=author

0 環(huán)境搭建：

• Python 3

• PyTorch?(0.4.0),?torchvision

• Numpy, Scipy

• Pillow, Scikit-image

• h5py

• importlib

• adamp? # 這個(gè)是代碼地址沒(méi)提到的，但是要裝上

• tensorboardX??# 這個(gè)是代碼地址沒(méi)提到的，但是要裝上

1 數(shù)據(jù)集制作：

1.1 按照這個(gè)模板搭建文件夾，

dataset

└── DIV2K

? ? ├── DIV2K_train_HR

? ? ├── DIV2K_train_LR_bicubic

? ? ├── DIV2K_valid_HR

? ? └── DIV2K_valid_LR_bicubic

? 數(shù)據(jù)集HR部分可以直接放HR圖片，但是LR部分要按照x2，x3，x4的LR圖像大小放，x4代表同一個(gè)HR圖像對(duì)應(yīng)的4倍小的LR，按照這個(gè)設(shè)置數(shù)據(jù)集，下面部分如果跟這個(gè)有沖突，以這個(gè)為準(zhǔn)！

1.2 div2h5.py 修改

? 按照下圖修改即可，注意我只用了x4的LR數(shù)據(jù)集，如果要用別的大小的數(shù)據(jù)集，則要改對(duì)應(yīng)的for subdir in ["HR",? 改這里！！ ]:

1.3?終端（termianl）輸入：python div2h5.py

? 輸入完后就出現(xiàn)如下部分，這一部分加載HR圖像，然后加載完后會(huì)加載LR圖像。如果按照1.2部分左邊設(shè)置數(shù)據(jù)集的文件夾，就只會(huì)加載HR，不會(huì)加載LR??！

? 生成一個(gè)h5后綴的文件??！

2.訓(xùn)練

2.1?train.py改代碼

2.2 終端輸入：python train.py

出現(xiàn)上圖錯(cuò)誤，把shuffle=false

設(shè)置的100次迭代就打印信息并保存權(quán)重

3.測(cè)試：

3.1 sample.py改代碼

改dataset.py的代碼并且與測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)，測(cè)試數(shù)據(jù)集可以改為下圖所示：

測(cè)試數(shù)據(jù)集圖片添加_HR代碼：

import os
folder_path = r"F:\pythondata\DiVANet-main\dataset\Set14\LR" ?# 指定文件夾路徑（改路徑就可以了）
for filename in os.listdir(folder_path): ?# 遍歷文件夾下所有文件
? ?if filename.endswith((".jpg", ".png")): ?# 只處理圖片文件
? ? ? ?old_path = os.path.join(folder_path, filename) ?# 構(gòu)造舊文件路徑
? ? ? ?# 添加的內(nèi)容
? ? ? ?new_name = filename.split(".")[0] + "_LR." + filename.split(".")[1] ?# 構(gòu)造新文件名
? ? ? ?new_path = os.path.join(folder_path, new_name) ?# 構(gòu)造新文件路徑
? ? ? ?os.rename(old_path, new_path) ?# 重命名文件

3.2 終端輸入 python sample.py

完結(jié)，如果知道咋在訓(xùn)練文件下面驗(yàn)證的麻煩告訴我，感恩！