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edsr-base

edsr-base

轻量级单图像超分辨率深度残差网络

EDSR-base是一种轻量级单图像超分辨率深度学习模型，基于增强型深度残差网络架构。该模型在DIV2K数据集上预训练，支持2倍、3倍和4倍图像放大。与原始EDSR相比，EDSR-base采用16个残差块和64个通道，模型大小约5MB。在多个基准数据集上，其PSNR和SSIM指标均优于双三次插值。研究者可通过super-image库使用该模型进行图像放大实验。

模型DIV2KGithub图像超分辨率开源项目Huggingface计算机视觉深度学习EDSR
GitHubHugging Face论文文档

EDSR-Base项目介绍

EDSR-Base是一个用于单图像超分辨率的深度学习模型。该项目基于Lim等人在2017年提出的Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution (EDSR)模型,是其精简版本。

项目背景

单图像超分辨率的目标是从单个低分辨率(LR)图像恢复出高分辨率(HR)图像。EDSR模型通过使用更深更宽的网络架构来提高性能,而EDSR-Base则是其轻量级版本,保持了良好的性能的同时大大减小了模型体积。

模型特点

EDSR-Base模型具有以下特点:

  • 使用16个残差块和64个通道,相比原始EDSR(32个残差块,256个通道)更加轻量
  • 模型大小约5MB,原始EDSR约100MB
  • 使用全局和局部跳跃连接
  • 在网络末端进行上采样
  • 不使用批量归一化层,而是使用常数缩放层确保训练稳定
  • 使用L1损失函数(绝对误差)而非L2(均方误差),性能更好且计算量更小

应用场景

EDSR-Base模型可用于:

  • 将图像放大2倍、3倍或4倍
  • 在自定义数据集上训练超分辨率模型

使用方法

用户可以通过super-image库轻松使用预训练的EDSR-Base模型:

  1. 安装super-image库
  2. 加载预训练模型
  3. 准备输入图像
  4. 使用模型进行推理
  5. 保存输出的高分辨率图像

训练数据

EDSR-Base模型在DIV2K数据集上进行预训练。该数据集包含:

  • 800张高质量(2K分辨率)训练图像,数据增强至4000张
  • 100张验证图像(编号801-900)

训练过程

训练过程包括以下步骤:

  1. 数据预处理:使用双三次插值将HR图像缩小为LR图像
  2. 数据增强:从原始图像的四个角和中心裁剪出5张图像
  3. 训练:使用PyTorch实现,可在GPU上进行训练

评估结果

EDSR-Base模型在多个数据集(Set5、Set14、BSD100、Urban100)上进行了评估,使用PSNR和SSIM指标。结果显示,该模型在各种放大倍数下均优于双三次插值基线,展现了良好的超分辨率性能。

总的来说,EDSR-Base项目为图像超分辨率任务提供了一个高效且易于使用的解决方案,在保持较小模型体积的同时实现了优秀的性能。

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