ESRGAN: различия между версиями

Версия от 03:50, 29 июля 2020

ESRGAN - улучшенный SRGAN.

Как я понял такие штуки создают для конкурсов, в университетах. Эта сеть одна из таких. Она показывает высокий уровень качества обработки изображений. Данную сеть себе под крыло взяла MMSR, входит в модуль MMEditing.

Почему описываю это в отдельной странице? Потому что MMEditing универсальная заранее обученная сеть. А ESRGAN позволяет использовать самостоятельно обученные сети.

Работать с данной сетью очень просто.

Установка.

nvidia cuda

Если это делается на реальной машине с linux, то нужно установить драйвера nvidia и cuda (В разработке)

Если это WSL2, то идем по инструкции Установка WSL 2 и Настройка CUDA Toolkit (Пока это на странице MMEditing, позже перенесу в отдельную страницу)

Python 3

Смотрим версию:

python3 --version

Если Python установлен то покажет версию, если нет то нужно установить.

На данный момент Python есть по умолчанию в ubuntu, если сделать:

sudo apt update
sudo apt -y upgrade

pip3

Менеджер пакетов для Python 3

sudo apt install -y python3-pip

Anaconda

cd /tmp
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
enter
yes
enter
yes
source ~/.bashrc

PyTorch

выбираем нужную нам конфигурацию

stable

linux

pip

python

cuda 10.2

pip install torch torchvision

ESRGAN

Переходим в tmp, я всегда устанавливаю в эту папку, можно куда угодно например в home/user, в общем в меру доступности для пользователя:

cd /tmp

Теперь просто выкачиваем с github нужный нам репозиторий, если так это можно назвать:

git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN.git

Загрузится последняя версия, в папку в которой находимся, под именем "гита" ESRGAN:

cd /tmp/ESRGAN

В общем то все, устанавливать ничего не нужно пользуйся на здоровье.

pip install numpy opencv-python

Грузим обученную сеть с диска автора RRDB_ESRGAN_x4.pth

Перемещаем этот файл в папку /tmp/ESRGANmodels/

@@ Строка 8: / Строка 8: @@
 Работать с данной сетью очень просто.
-=== Установка. ===
+===Установка.===
+nvidia cuda
 Если это делается на '''реальной машине с linux''', то нужно установить драйвера nvidia и cuda (В разработке)
 Если это '''WSL2''', то идем по инструкции '''[[MMEditing#.D0.A3.D1.81.D1.82.D0.B0.D0.BD.D0.BE.D0.B2.D0.BA.D0.B0 WSL 2|Установка WSL 2]]''' и '''[[MMEditing#.D0.9D.D0.B0.D1.81.D1.82.D1.80.D0.BE.D0.B9.D0.BA.D0.B0 CUDA Toolkit|Настройка CUDA Toolkit]]''' (Пока это на странице MMEditing, позже перенесу в отдельную страницу)
-<br />
+Python 3
+Смотрим версию:
+ python3 --version
+Если Python установлен то покажет версию, если нет то нужно установить.
+На данный момент Python есть по умолчанию в ubuntu, если сделать:
+ sudo apt update
+ sudo apt -y upgrade
+pip3
+Менеджер пакетов для Python 3
+ sudo apt install -y python3-pip
+[https://www.anaconda.com/products/individual Anaconda]
+ cd /tmp
+ wget <nowiki>https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh</nowiki>
+ bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
+ enter
+ yes
+ enter
+ yes
+ source ~/.bashrc
+[https://pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch]
+выбираем нужную нам конфигурацию
+stable
+linux
+pip
+python
+cuda 10.2
+ pip install torch torchvision
+ESRGAN
+Переходим в tmp, я всегда устанавливаю в эту папку, можно куда угодно например в home/user, в общем в меру доступности для пользователя:
+ cd /tmp
+Теперь просто выкачиваем с github нужный нам репозиторий, если так это можно назвать:
+ git clone <nowiki>https://github.com/xinntao/ESRGAN.git</nowiki>
+Загрузится последняя версия, в папку в которой находимся, под именем "гита" ESRGAN:
+ cd /tmp/ESRGAN
+В общем то все, устанавливать ничего не нужно пользуйся на здоровье.
+ pip install numpy opencv-python
+Грузим обученную сеть [https://drive.google.com/drive/u/0/folders/17VYV_SoZZesU6mbxz2dMAIccSSlqLecY с диска] автора '''RRDB_ESRGAN_x4.pth'''
+Перемещаем этот файл в папку /tmp/ESRGANmodels/

ESRGAN: различия между версиями

Версия от 03:50, 29 июля 2020

Установка.

Навигация

Поиск