超解像
github.com はじめにDiffBIRはImage Restoration（画像復元）のためのモデルです。画像復元とSuper Resolution（超解像）との違いはよくわかっていません。どちらも低解像度の画像を綺麗にする手法です。結果最初に結果を示します。 左の画像から右の画像が…
はじめに以前から超解像の記事はいくつも書いてきました。超解像（Super Resolution）とは画像の解像度を上げることです。「アップスケール」と言われているものとほぼ同じだと思います。今まではOpenMMLabのMMEditingを使うことが多かったのですが、いつの…
はじめに PC環境 Pythonの環境構築 学習済みモデルのダウンロード リポジトリのクローン いよいよ実行 等倍 2倍にアップスケール ここからが本題です 結果 追記 はじめにGFPGANをWindows環境で使う方法を紹介します。 github.com PC環境 Windows 11 CUDA 11.…
はじめに PC環境 CUDA 11.6 + PyTorch 1.13.1 CUDA 11.8 + PyTorch 2.1.1 学習済みモデルのダウンロード いよいよ実行 手順１ 手順２ ここからが本題です はじめにReal-ESRGANをWindows環境で非常に簡単に使う方法を紹介します。 github.com PC環境CUDA 11.6…
公開日：2022年12月6日 最終更新日：2023年9月8日 MMEditingはMMagicに吸収されました。 新しくMMagicを使った超解像の記事を書いたのでよかったらそちらを見て下さい。 touch-sp.hatenablog.com これ以降がオリジナル記事ですが内容が古くなっています。は…
公開日：2022年7月18日 最終更新日：2022年9月15日 はじめに 結果 Pythonスクリプト 動作環境 Python環境の構築 はじめに以前から何度か超解像はやってきました。 touch-sp.hatenablog.com touch-sp.hatenablog.com 今回はTexture Transformer Network for I…
公開日：2021年11月17日 最終更新日：2022年9月15日 はじめに 環境 Ubuntu on WSL2 Windows Python環境構築 Pythonスクリプト 関連記事 はじめに以前MXNetを使った超解像の記事を書きました。 touch-sp.hatenablog.com touch-sp.hatenablog.com 今回はPyTorc…
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…
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…
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…
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…
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 =…
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』…
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…
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…
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…
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 …
