SRGAN

This implements training of SRGAN on VOC2012 dataset, mainly modified from leftthomas/SRGAN. The Train dataset has 16700 images and The Val dataset has 425 images. Download the datasets from here(access code:5tzp).

Requirements

创建新的conda环境，安装下面列出的包。（@后面为包的版本信息）

• apex @20210930
• torch @20210930
• pip install -r requirements.txt （若以安装高版本的对应的库，可跳过） 注：pillow建议安装较新版本， 与之对应的torchvision版本如果无法直接安装，可使用源码安装对应的版本，源码参考链接：https://github.com/pytorch/vision ,建议Pillow版本是9.1.0 torchvision版本是0.6.0
• CANN @5.0.3

数据集准备

Train、Val Dataset

训练数据集有16700张图像，验证数据集有425张图像。可以通过这里进行 (5tzp)下载。创建一个名为 data 的文件夹，将下载好的数据集解压到该文件夹中。

Test Image Dataset

测试数据集共有9张图片，其中5张为 Set5 中的所有图片，其余四张为仓库中的示例图片。测试结果以Set5的结果为准。数据集可以在这里 (k9cj) 下载。将下载好的数据集同样解压到 data 文件夹中

最终数据集目录结构

data
|-- test
|   |-- SRF_2
|   |   |-- target
|   |   |-- data
|-- VOC2012
|   |-- train
|   |-- val

Train

单p训练

注：若脚本不能正常运行，可以尝试使用 dos2unix test/* 命令转换后运行。

注：data_path可以是绝对路径，或者相对路径，由于脚本内会cd到test目录下，故相对路径为相对test目录的路径

注：性能日志、训练日志、精度结果都在SRGAN/test/output目录下

性能脚本

bash ./test/train_performance_1p.sh --data_path=../data

精度脚本

bash ./test/train_full_1p.sh --data_path=../data

多P训练

性能脚本：

bash ./test/train_performance_8p.sh --data_path=../data

精度脚本：

bash ./test/train_full_8p.sh --data_path=../data

使用train_full_xx.py 脚本时会自动运行测试脚本，训练结果和测试结果保存在 ./test/output 路径下。

SRGAN training result

Device	FPS	Epochs	AMP_Type	PSNR	SSIM
NPU 1p_1.5	270	100	O1	33.0558	0.9226
NPU 8P_1.5	1200	100	O1	32.1882	0.9172
GPU 1p	360	100	O1	33.4604	0.9308
GPU 8P	1400	100	O1	31.0824	0.9191
NPU 1p_1.8	180	100	O1	33.3234	0.9302
NPU 8p_1.8	1200	100	O1	33.2284	0.9312

训练结果示例 （npu_1p）

• Set5_001.jpg

  

• Set5_002.jpg

  

• Set5_003.jpg

  

• Set5_004.jpg

  

• Set5_005.jpg