效果图  目录 依赖项： 视频推理入口： 图片推理入口文件： RealESRGAN_x4plus 12g显存不够 RealESRGAN_x4plus_anime_6B 的效果 树枝之间产生了蒙版 RealESRNet_x4plus 有点模糊 2022年开源的 GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at devel

在GAN出现之前，使用的更多是MSE，PSNR,SSIM来衡量图像相似度，同时也使用他们作为损失函数。 但是这些引以为傲的指标，有时候也不是那么靠谱： MSE对于大的误差更敏感，所以结果就是会倾向于收敛到期望附近，表现为丢失高频信息。同时根据实验，MSE的收敛效果也差于L1： 但是只使用L1也有问题，现在通常的做法是多种损失混合使用，比如MS-SSIM+L1，还有基于DCT的loss

项目地址：​​​​​​GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image Restoration.  在项目地址中 ADD 添加项目 都需要下载 RealSR ncnn Vulkan ： 下载地址 下载后 将文件下载后在文件夹内按住shift 点

目录 一.引言 二.Real-ESRGAN 理论 1.模型简介 2.经典退化模型 ◆ 退化过程全览 ◆ K - 高斯滤波 ◆ N - 噪声 ◆ ↓r - Resize ◆ jpeg - 压缩 3.高阶退化模型 4.环形和超调伪影 5.网络结构 ◆ ESRGAN 生成器 ◆ U-Net 鉴别器 三.Real-ESRGAN 实战 1.快速体验 2.环境搭建 ◆

一、下载数据集及项目包 1. 数据集 1.1 文件夹框架的介绍，如下图所示：主要有train和val，分别有高清（HR）和低清（LR）的图像。 1.2 原图先通过分割尺寸的脚本先将数据集图片处理成两个相同的图像组（HR和LR）。 如训练x4的ESRGAN模型，那么我们需要将HR的图像尺寸与LR的图像尺寸比例是4:1。在我的训练中，我将HR的图像尺寸分割成了480x480，LR的图像分割

代码

2023 CCF 大数据与计算智能大赛 《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》 洋洋很棒 李鹏飞 算法工程师 中国-烟台 2155477673@qq.com 团队简介 本人从事工业、互联网场景传统图像算法及深度学习算法开发、部署工作。其中端侧算法开发及部署工作5年时间。 摘要 本文是《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》方案中算法方案的说明。本作品算法模型选用的是Rea

目录 一.引言 二.GIF To MP4 三.Real-ESRGAN 强化 四.MP4 To GIF 五.修改源码 六.总结 一.引言 前面介绍了使用 Real-ESRGAN 提高图像和视频的质量，本文介绍如何使用 Real-ESRGAN 优化 gif 图像，本质上不管图像、视频还是 gif，其最终的基本单位都是图像帧 frame，所以处理前我们需要将其转换为 mp4

Real-ESRGAN是超分自然场景图和动漫图，视频也可以，项目地址：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/tree/master 安装python包： basicsr>=1.4.2facexlib>=0.2.5gfpgan>=1.3.5numpyopencv-pythonPillowtorch>=1.7torchvisiontqdm

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