EDSR-PyTorch 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

EDSR-PyTorch 项目的目录结构如下：

EDSR-PyTorch/
├── experiment/
├── figs/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── model/
│   ├── option/
│   ├── train/
│   ├── utils/
│   └── demo.sh
├── test/
├── .DS_Store
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录介绍

• experiment/: 用于存放实验结果和日志文件。
• figs/: 存放项目相关的图表和图片。
• src/: 项目的核心代码目录，包含数据处理、模型定义、配置选项、训练脚本和工具函数等。
  • data/: 数据处理相关代码。
  • model/: 模型定义相关代码。
  • option/: 配置选项相关代码。
  • train/: 训练脚本相关代码。
  • utils/: 工具函数相关代码。
  • demo.sh: 启动演示脚本。
• test/: 用于存放测试图像。
• .DS_Store: macOS 系统文件，忽略即可。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 src/demo.sh，该脚本用于运行超分辨率算法的演示。

启动文件介绍

• demo.sh: 这是一个 Bash 脚本，用于执行超分辨率算法的演示。用户需要将要测试的图像放置在 test/ 目录下，并支持 PNG 和 JPEG 文件格式。运行该脚本前，需要取消注释 demo.sh 中相应的行，以指定要执行的操作。

cd src
# 你当前位于 */EDSR-PyTorch/src
sh demo.sh

运行后，结果图像可以在 experiment/test/results/ 目录中找到。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 src/option/ 目录下，这些文件定义了模型的各种配置选项。

配置文件介绍

• option/: 该目录包含多个配置文件，用于定义模型的参数、训练选项、数据加载选项等。
  • options.py: 主要配置文件，定义了模型训练和评估的各种选项。
  • train_options.py: 训练相关的配置选项。
  • test_options.py: 测试相关的配置选项。

这些配置文件通过命令行参数传递给训练和测试脚本，用户可以根据需要修改这些配置文件以适应不同的实验需求。

python main.py --model EDSR --scale 2 --n_resblocks 32 --n_feats 256 --res_scale 0.1 --data_train DIV2K --data_test DIV2K --batch_size 16 --patch_size 96 --save edsr_baseline_x2 --pre_train ../experiment/model/EDSR_baseline_x2.pt

以上命令示例展示了如何使用配置文件和命令行参数来训练一个 EDSR 模型。