EvTexture 项目使用教程
2024-09-17 04:26:11作者:邬祺芯Juliet
1. 项目目录结构及介绍
EvTexture 项目的目录结构如下:
EvTexture/
├── basicsr/
├── datasets/
├── docker/
├── experiments/
├── options/
├── scripts/
├── .gitignore
├── EvTexture_test.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
├── VERSION
├── requirements.txt
├── setup.cfg
└── setup.py
目录介绍
- basicsr/: 包含项目的基础代码和工具。
- datasets/: 存放数据集文件,包括预处理后的测试数据集。
- docker/: 包含 Docker 相关的配置文件和脚本。
- experiments/: 存放实验结果和预训练模型。
- options/: 包含项目的配置文件。
- scripts/: 包含用于启动和测试项目的脚本。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- EvTexture_test.ipynb: Jupyter Notebook 文件,用于测试项目。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目说明文档。
- VERSION: 项目版本文件。
- requirements.txt: 项目依赖包列表。
- setup.cfg: 项目配置文件。
- setup.py: 项目安装脚本。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件主要集中在 scripts/ 目录下,以下是一些关键的启动脚本:
- dist_test.sh: 用于分布式测试的脚本,支持多 GPU 测试。
使用方法
# 测试 Vid4 数据集的 4x VSR
./scripts/dist_test.sh [num_gpus] options/test/EvTexture/test_EvTexture_Vid4_BIx4.yml
# 测试 REDS4 数据集的 4x VSR
./scripts/dist_test.sh [num_gpus] options/test/EvTexture/test_EvTexture_REDS4_BIx4.yml
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要存放在 options/ 目录下,以下是一些关键的配置文件:
- test_EvTexture_Vid4_BIx4.yml: 用于测试 Vid4 数据集的 4x VSR 配置文件。
- test_EvTexture_REDS4_BIx4.yml: 用于测试 REDS4 数据集的 4x VSR 配置文件。
配置文件示例
# test_EvTexture_Vid4_BIx4.yml
name: test_EvTexture_Vid4_BIx4
model: EvTexture
scale: 4
gpu_ids: [0]
datasets:
test:
name: Vid4
type: VideoTestDataset
dataroot_GT: datasets/Vid4_h5
dataroot_LQ: datasets/Vid4_h5
io_backend:
type: lmdb
配置文件说明
- name: 配置文件的名称。
- model: 使用的模型名称。
- scale: 超分辨率的比例。
- gpu_ids: 使用的 GPU ID 列表。
- datasets: 数据集配置,包括测试数据集的路径和类型。
通过以上配置文件,可以灵活地调整项目的测试参数和数据集路径,以适应不同的测试需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
617
793
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.01 K
1.01 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
433
394
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.18 K
152
暂无简介
Dart
983
252
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
348
403
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.68 K
989