
BasicSR是一个基于PyTorch的开源图像视频复原工具箱,它主要用于视觉底层任务,如超分辨率、去噪、去模糊和去JPEG压缩噪声等。它提供了一个统一的框架,将多种Super Restoration模型整合在一起,方便研究者和开发者复现和开发新的视觉底层任务模型。它提供了方便的脚本,用于数据预处理、模型训练、验证和测试,用户可以根据需求调整参数,适应不同的应用场景。
同时,BasicSR还包括一个实时的图像超分辨率应用程序,使得非编程背景的用户也能直观体验到超分辨率的效果。此外,通过充分利用CUDA和cuDNN,BasicSR能够在GPU上进行高速运算,大大加快了模型的训练和推理速度。
BasicSR的功能特色
- 多任务适配性:BasicSR不仅专注于超分辨率任务,还适配多种视觉底层任务,如去噪、去模糊、去JPEG压缩噪声等。这种多任务适配性使得BasicSR能够处理更广泛的图像和视频复原问题。
- 统一框架:BasicSR旨在将各种Super Restoration模型整合在一起,形成一个复现视觉底层任务模型结果的统一框架。这使得用户能够在一个统一的平台上处理和比较不同的复原模型,提高了工作效率。
- 灵活的训练和测试环境:BasicSR提供了方便的脚本,用于数据预处理、模型训练、验证和测试。用户可以根据需求调整参数,适应不同的应用场景。这种灵活性使得BasicSR能够满足不同用户的个性化需求。
- 实时演示和GPU加速:BasicSR包括一个实时的图像超分辨率应用程序,使得非编程背景的用户也能直观体验到超分辨率的效果。同时,通过充分利用CUDA和cuDNN,BasicSR能够在GPU上进行高速运算,大大加快了模型的训练和推理速度。
- 易用性和可扩展性:BasicSR提供详细的文档和示例,使得新手可以快速上手。此外,用户还可以轻松添加新的模型或者改进现有模型,这大大增强了BasicSR的可扩展性。
BasicSR的安装和使用方法
安装BasicSR的方法有两种,以下是安装步骤的概述:
第一种方法:通过克隆代码库安装
1、克隆BasicSR代码库:
git clone https://github.com/xinntao/BasicSR.git
2、安装依赖库:
cd BasicSR
pip install -r requirements.txt
3、安装BasicSR:
如果不需要C++扩展:
python setup.py develop
如果需要JIT模式的C++扩展,且在安装过程中不需要编译它们:
python setup.py develop
如果在安装过程中需要编译C++扩展:
BASICSR_EXT=True python setup.py develop
如果还需要指定CUDA路径:
CUDA_HOME=/usr/local/cuda \
CUDNN_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda \
CUDNN_LIB_DIR=/usr/local/cuda \
BASICSR_EXT=True python setup.py develop
第二种方法:作为Python包安装
直接通过pip安装BasicSR:
直接通过pip安装BasicSR:
pip install basicsr
如果需要JIT模式的C++扩展,且在安装过程中不需要编译它们:
pip install basicsr
如果在安装过程中需要编译C++扩展:
BASICSR_EXT=True pip install basicsr
如果遇到运行错误,可以通过以下命令打印详细日志来检查编译过程:
BASICSR_EXT=True pip install basicsr -vvv
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