🚀 我们添加了 BasicSR-Examples,它提供了使用 BasicSR 作为 Python 包的指南和模板。🚀
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BasicSR (Basic Super Restoration) 是一个基于 PyTorch 的开源 图像视频复原工具箱, 比如 超分辨率, 去噪, 去模糊, 去 JPEG 压缩噪声等。
BasicSR (Basic Super Restoration) is an open-source image and video restoration toolbox based on PyTorch, such as super-resolution, denoise, deblurring, JPEG artifacts removal, etc.
🚩 新特性/更新
- ✅ 2022年7月26日. 添加绘图脚本 📊绘图。
- ✅ 2022年5月9日. BasicSR 加入 XPixel。
- ✅ 2021年10月5日. 添加 ECBSR 训练和测试代码: ECBSR.
ACMMM21: Edge-oriented Convolution Block for Real-time Super Resolution on Mobile Devices
- ✅ 2021年9月2日. 添加 SwinIR 训练和测试代码: SwinIR by Jingyun Liang. 更多细节见 HOWTOs.md
- ✅ 2021年8月5日. 添加 NIQE, 它产生的结果与 MATLAB 相同(对于 tests/data/baboon.png 都是 5.7296)。
- ✅ 2021年7月31日. 添加 双向视频超分辨率代码: BasicVSR 和 IconVSR.
CVPR21: BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond
- 更多
如果 BasicSR 对您的研究或工作有帮助,请帮忙给此仓库点个 ⭐, 或者向您的朋友推荐。谢谢😊
其他推荐项目:
▶️ Real-ESRGAN: 一种通用的图像恢复算法
▶️ GFPGAN: 一种实用的人脸恢复算法
▶️ facexlib: 一个提供有用的人脸相关功能的集合
▶️ HandyView: 一个方便查看和比较图像的 PyQt5 图像查看器
▶️ HandyFigure: 论文图表的开源库
(ESRGAN, EDVR, DNI, SFTGAN)
(HandyCrawler, HandyWriting)
⚡ 如何使用
我们提供简单的管道来训练/测试/推断模型,以快速开始。这些管道/命令无法涵盖所有情况,更多细节在以下各节中。
GAN | |||||
---|---|---|---|---|---|
StyleGAN2 | Train | Inference | |||
Face Restoration | |||||
DFDNet | - | Inference | |||
Super Resolution | |||||
ESRGAN | TODO | TODO | SRGAN | TODO | TODO |
EDSR | TODO | TODO | SRResNet | TODO | TODO |
RCAN | TODO | TODO | SwinIR | Train | Inference |
EDVR | TODO | TODO | DUF | - | TODO |
BasicVSR | TODO | TODO | TOF | - | TODO |
Deblurring | |||||
DeblurGANv2 | - | TODO | |||
Denoise | |||||
RIDNet | - | TODO | CBDNet | - | TODO |
✨ 使用 BasicSR 的项目
- Real-ESRGAN: 一种通用图像修复的实用算法
- GFPGAN: 一种实用的人脸修复算法
如果你在开源项目中使用了 BasicSR
,欢迎通过电子邮件或提交问题/拉取请求与我联系。我将把你的项目添加到上述列表中 😊
📜 许可和致谢
该项目在Apache 2.0许可下发布。
有关许可和致谢的更多详细信息,请参见LICENSE。
🌏 引用
如果 BasicSR 对你的研究或工作有帮助,请引用 BasicSR。
下面是一个BibTeX参考。BibTeX条目需要url
LaTeX包。
@misc{basicsr,
author = {Xintao Wang and Liangbin Xie and Ke Yu and Kelvin C.K. Chan and Chen Change Loy and Chao Dong},
title = {{BasicSR}: Open Source Image and Video Restoration Toolbox},
howpublished = {\url{https://github.com/XPixelGroup/BasicSR}},
year = {2022}
}
Xintao Wang, Liangbin Xie, Ke Yu, Kelvin C.K. Chan, Chen Change Loy and Chao Dong. BasicSR: Open Source Image and Video Restoration Toolbox. https://github.com/xinntao/BasicSR, 2022.
📧 联系
如有任何问题,请发送电子邮件至 xintao.alpha@gmail.com
, xintao.wang@outlook.com
。
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