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IconVSR (CVPR'2021)

任务: 视频超分辨率

IconVSR (CVPR'2021) 
@InProceedings{chan2021basicvsr,
  author = {Chan, Kelvin CK and Wang, Xintao and Yu, Ke and Dong, Chao and Loy, Chen Change},
  title = {BasicVSR: The Search for Essential Components in Video Super-Resolution and Beyond},
  booktitle = {Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
  year = {2021}
}

对于 REDS4，我们对 RGB 通道进行评估。对于其他数据集，我们对 Y 通道进行评估。我们使用 PSNR 和 SSIM 作为指标。 IconVSR 组件的预训练权重可以在这里找到：SPyNet，用于 REDS 的 EDVR-M，以及 用于 Vimeo-90K 的 EDVR-M。

算法 REDS4 (BIx4)
PSNR/SSIM (RGB)		 Vimeo-90K-T (BIx4)
PSNR/SSIM (Y)		 Vid4 (BIx4)
PSNR/SSIM (Y)		 UDM10 (BDx4)
PSNR/SSIM (Y)		 Vimeo-90K-T (BDx4)
PSNR/SSIM (Y)		 Vid4 (BDx4)
PSNR/SSIM (Y)		 GPU 信息 下载
iconvsr_reds4 31.6926/0.8951 36.4983/0.9416 27.4809/0.8354 35.3377/0.9471 34.4299/0.9287 25.2110/0.7732 2 (Tesla V100-PCIE-32GB) 模型 | 日志
iconvsr_vimeo90k_bi 30.3452/0.8659 37.3729/0.9467 27.4238/0.8297 34.2595/0.9398 34.5548/0.9295 24.6666/0.7491 2 (Tesla V100-PCIE-32GB) 模型 | 日志
iconvsr_vimeo90k_bd 29.0150/0.8465 34.6780/0.9339 26.3109/0.8028 40.0640/0.9697 37.7573/0.9517 28.2464/0.8612 2 (Tesla V100-PCIE-32GB) 模型 | 日志

快速开始

训练

训练说明

您可以使用以下命令来训练模型。

# CPU上训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/train.py configs/iconvsr/iconvsr_2xb4_reds4.py

# 单个GPU上训练
python tools/train.py configs/iconvsr/iconvsr_2xb4_reds4.py

# 多个GPU上训练
./tools/dist_train.sh configs/iconvsr/iconvsr_2xb4_reds4.py 8

更多细节可以参考 train_test.md 中的 Train a model 部分。

测试

测试说明

您可以使用以下命令来测试模型。

# CPU上测试
CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/test.py configs/iconvsr/iconvsr_2xb4_reds4.py https://download.openmmlab.com/mmediting/restorers/iconvsr/iconvsr_reds4_20210413-9e09d621.pth

# 单个GPU上测试
python tools/test.py configs/iconvsr/iconvsr_2xb4_reds4.py https://download.openmmlab.com/mmediting/restorers/iconvsr/iconvsr_reds4_20210413-9e09d621.pth

# 多个GPU上测试
./tools/dist_test.sh configs/iconvsr/iconvsr_2xb4_reds4.py https://download.openmmlab.com/mmediting/restorers/iconvsr/iconvsr_reds4_20210413-9e09d621.pth 8

更多细节可以参考 train_test.md 中的 Test a pre-trained model 部分。