【图像去噪】基础知识之BasicSR | BasicSR库的用法详解,包含各部分代码功能详细介绍(全代码注释),自己改进创新需要修改的位置等

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文章目录

  • 前言
  • 1. BasicSR项目结构与开发方法
  • 2. dataset
  • 3. arch
  • 4. model
    • 4.1 创建模型
    • 4.2 模型基类
    • 4.3 图像恢复模型
  • 5. utils
  • 6. train
  • 7. test
  • 8. BasicSR安装以及使用其训练和测试
  • 结语


前言

BasicSR是一个基于 PyTorch的开源Image/Video Restoration工具箱,使用BasicSR的好处有以下几点:

  1. 多卡分布式训练,标准的图像恢复任务的多卡训练范式;
  2. 评估指标准确,使用其他库或者自己写的函数会有指标计算差异;
  3. 框架完备,只需修改部分代码,不需要自己写完整的框架(自己写的代码没有标准库准确,可能产生结果差异);

BasicSR的缺点:代码不易读,函数一层套一层,对于使用者来说不太友好

本文将以KBNet为例介绍BasicSR的各个部分,抽丝剥

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