BasicSR: 开源图像和视频复原工具箱

BasicSR: 开源图像和视频复原工具箱

BasicSR (Basic Super Restoration) 是一个基于PyTorch的开源图像和视频复原工具箱,专注于超分辨率、去噪、去模糊、去JPEG压缩噪声等多种复原任务。该项目由香港中文大学多媒体实验室XPixel Group开发和维护,旨在为研究人员和开发者提供一个功能强大且易于使用的复原算法平台。

主要特性

BasicSR具有以下主要特性:

1. 支持多种复原任务:超分辨率、去噪、去模糊、去JPEG压缩噪声等。

2. 包含多种经典和最新的复原算法:EDSR、RCAN、SRResNet、SRGAN、ESRGAN、EDVR、BasicVSR、SwinIR等。

3. 提供完整的训练和测试pipeline,使用简单。

4. 代码结构清晰,易于扩展新的模型和功能。

5. 提供预训练模型,可直接用于推理。

6. 支持多GPU分布式训练。

7. 提供详细的文档和使用教程。

安装使用

BasicSR可以通过pip安装:

pip install basicsr

也可以从GitHub克隆源码安装:

git clone https://github.com/XPixelGroup/BasicSR.git
cd BasicSR
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

快速开始

BasicSR提供了简单的命令行接口用于训练和测试模型。以ESRGAN为例:

训练:

python basicsr/train.py -opt options/train/ESRGAN/train_ESRGAN_x4.yml

测试:

python basicsr/test.py -opt options/test/ESRGAN/test_ESRGAN_x4.yml

更多详细用法可参考项目文档。

支持的算法

BasicSR目前支持以下主要算法:

• 超分辨率:EDSR、RCAN、SRResNet、SRGAN、ESRGAN、RDN等
• 视频超分:EDVR、BasicVSR、IconVSR等
• 去噪:RIDNet、CBDNet等
• 去模糊:DeblurGANv2
• 人脸修复:DFDNet
• GAN:StyleGAN2

未来还会持续增加更多算法支持。

数据集准备

BasicSR提供了常用数据集的准备脚本,包括:

• DIV2K
• Flickr2K
• OST
• REDS
• Vimeo90K
• FFHQ

用户可以根据需要下载相应数据集,并按照文档说明进行预处理。

模型库

BasicSR提供了丰富的预训练模型,用户可以直接下载使用。主要包括:

• 图像超分辨率模型
• 视频超分辨率模型
• 去噪模型
• 去模糊模型
• 人脸修复模型

预训练模型可以从项目的Model Zoo页面下载。

可视化与分析

BasicSR还提供了一些实用的可视化和分析工具:

• 训练曲线绘制
• FLOPs和参数量统计
• 推理速度测试
• 结果对比可视化

这些工具可以帮助研究人员更好地分析和比较不同的算法。

扩展开发

BasicSR的模块化设计使其易于扩展。用户可以方便地:

1. 添加新的模型架构
2. 定义新的损失函数
3. 加入新的数据增强方法
4. 设计新的训练策略

具体的扩展方法可以参考项目文档。

社区与支持

BasicSR拥有活跃的开发者社区,用户可以通过以下方式获取帮助和交流:

• GitHub Issues
• QQ群:320960100
• 微信群

项目维护者会及时解答用户的问题。同时也欢迎用户为项目贡献代码。

总结

BasicSR作为一个功能完善的开源图像视频复原工具箱,为该领域的研究和应用提供了重要支持。无论是算法研究者还是实际应用开发者,都可以从中受益。未来BasicSR还将持续增加新的算法和功能,欢迎更多人参与到项目中来,共同推动图像视频复原技术的发展。