Caffe-VDSR 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

caffe-vdsr/
├── Train/
│   ├── data_aug.m
│   ├── generate_train.m
│   ├── generate_test.m
│   ├── VDSR_solver.prototxt
│   └── ...
├── Test/
│   ├── Demo_SR_Conv.m
│   ├── VDSR_Adam.mat
│   ├── VDSR_Official.mat
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

目录结构介绍

• Train/: 包含训练相关的脚本和配置文件。

  • data_aug.m: 数据增强脚本。
  • generate_train.m: 生成训练数据的脚本。
  • generate_test.m: 生成测试数据的脚本。
  • VDSR_solver.prototxt: 训练配置文件。

• Test/: 包含测试相关的脚本和模型文件。

  • Demo_SR_Conv.m: 简单的测试脚本。
  • VDSR_Adam.mat: 由作者训练的模型文件。
  • VDSR_Official.mat: 官方提供的模型文件。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目介绍和使用说明。

2. 项目启动文件介绍

训练启动文件

• VDSR_solver.prototxt: 这是训练 VDSR 模型的配置文件。启动训练时，使用以下命令：

  /build/tools/caffe train --solver examples/VDSR/VDSR_solver.prototxt
  

测试启动文件

• Demo_SR_Conv.m: 这是一个简单的测试脚本，用于加载模型并进行图像超分辨率处理。直接运行该脚本即可获得结果。

3. 项目配置文件介绍

训练配置文件

• VDSR_solver.prototxt: 该文件包含了训练 VDSR 模型的所有配置参数，如学习率、迭代次数、优化器等。以下是部分配置示例：

  net: "examples/VDSR/VDSR_train_test.prototxt"
  test_iter: 100
  test_interval: 500
  base_lr: 0.1
  lr_policy: "step"
  gamma: 0.1
  stepsize: 20000
  display: 100
  max_iter: 80000
  momentum: 0.9
  weight_decay: 0.0001
  snapshot: 5000
  snapshot_prefix: "examples/VDSR/VDSR"
  solver_mode: GPU
  

测试配置文件

• Demo_SR_Conv.m: 该脚本中包含了加载模型和进行测试的配置。用户可以根据需要修改输入图像路径和模型路径。

通过以上步骤，您可以顺利地使用 Caffe-VDSR 项目进行图像超分辨率处理。