超解像

【PyTorch】 MMEditingを使ってサクッと超解像

はじめに 環境 Python環境構築 Pythonスクリプト GitHub モジュールのバージョン 2021年11月23日追記(AutoGluon) Pythonスクリプト 環境構築 2022年1月8日追記(動作確認) 2022年3月18日追記(動作確認) Ubuntu 20.02 on WSL2 Python3.8 Ubuntu 20.02 on…

【超解像】MXNet 2.0(ベータ)で超解像(Super Resolution)モデルを使用する

2022年5月5日記事を修正しました。 はじめに MXNet 2.0用のスクリプト 動作確認した環境 GPUあり Ubuntu 20.04 LTS Ubuntu 22.04 LTS GPUなし 補足 1 2 はじめにMXNet 1.xで使用できる超解像モデルのためのスクリプトをMXNet 2.0用に書き直しました。もとの…

CUDA Toolkit 11.0 で MXNet を使う(WSL2)

はじめに CUDA toolkit 11.0でMXNetを使ってみる。 以前からCUDA toolkit 11.0に対応したMXNet2.0のベータ版は公開されていたがGluonCVが使えなかったり問題が多い。 新たにCUDA toolkit 11.0に対応したMXNet1.9のベータ版が公開された。 WSL2上のUbuntu 18.…

MXNetを使ってARANで超解像

2021年1月1日記事を更新しました はじめに 環境 実行スクリプト 結果の表示 警告 はじめに こちらを利用させて頂いた github.com 今回はGPUあり/なしの二つの環境で動作確認しています。 環境 インストールが必要なのは「mxnet」と「pillow」のみです。 GPU…

MXNetでCIFAR-100を扱う

from mxnet import gluon #fine_label (= Classes) data = gluon.data.vision.CIFAR100(train=False, fine_label = True, root='cifar100') with open('cifar100/fine_label_names.txt', 'r') as f: fine_labels = f.read().rstrip().split() fine_id = [y f…

Windowsで「EnhanceNet」を試してみる

github.com backports.weakref==1.0rc1 bleach==1.5.0 html5lib==0.9999999 Markdown==3.1.1 numpy==1.17.0 Pillow==6.1.0 protobuf==3.9.1 scipy==1.0.0 six==1.12.0 tensorflow==1.2.1 Werkzeug==0.15.5上記バージョンで動作確認ができた。 インストールし…

MXNetを使ってRNANで超解像

環境 バージョン確認(pip freeze) RNANの学習済みモデルをダウンロード サンプル画像のダウンロード 実行スクリプト 結果の表示 環境 Windows10 Pro 64bit (GPUなし) Python 3.6.8 バージョン確認(pip freeze) astroid==2.2.5 certifi==2019.3.9 chardet…

MXNetを使ってMSRNで超解像

MXNetの学習済みモデルはこちらからダウンロード可能 github.com サンプル画像のダウンロード 『こちら』からダウンロードして「dog.jpg」の名前で保存 実行スクリプト import numpy as np import mxnet as mx from mxnet import image ctx = mx.cpu() img =…

MXNetを使ってRRDBで超解像

はじめに Enhanced SRGAN (ESRGAN)、RRDBについてはこちらを参照 [1809.00219] ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks MXNetの学習済みモデルはこちらからダウンロード可能 github.com サンプル画像のダウンロード 『こちら』…

MXNetを使ってMDSRで超解像

はじめに EDSR、MDSRについてはこちらを参照 [1707.02921] Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution MXNetの学習済みモデルはこちらからダウンロード可能 github.com サンプル画像のダウンロード 『こちら』からダウンロードして…

WindowsとMXNetでSRGAN(GPUなし)

はじめに 環境 バージョン確認(pip freeze) 実行 最後に はじめに 「Super-Resolution-Zoo」として各種学習済みモデルが公開されている。 github.com 今回はその中の「Super-Resolution-Zoo/SRGAN/SRGAN@leftthomas」内の「SRGAN_2x」を使わせて頂く。 環…

WindowsとRとMXNetでSRGAN(GPUなし)

2018年8月1日動作確認 環境 はじめに MXNetのインストール サンプル画像を用意する 実行ファイルを作成 コマンドプロンプトから実行 結果 2018年10月15日追記 環境 Windows10 Pro 64bit R-3.5.1 はじめに 「Super-Resolution-Zoo」として各種学習済みモデル…

PyTorchで超解像(GPUなし)

2018年7月30日動作確認 環境 はじめに(注意) Anacondaで仮想環境を作成 PyTorchのインストール PyTorchのソースをダウンロード 学習用データのダウンロード サンプル画像のダウンロード スクリプトの書き換え 実行(学習) 実行(超解像) 環境 Windows10 …