Progressive Image Deraining Networks: A Better and Simpler Baseline提出一种多阶段渐进的残差网络，每一个阶段都是resnet，每一res块的输入为上一res块输出和原始雨图，另外采用使用SSIM损失进行训练,进一步提升了网络的性能，网络总体简洁高效，在各种数据集上表现良好,为图像去雨提供了一个很好的基准。
论文: Progressive Image Deraining Networks: A Better and Simpler Baseline
参考repo: https://github.com/csdwren/PReNet
在此感谢MSSIM，提高了论文复现的效率。
快速使用可参考AIStudio
数据集：RainTrainH,Rain100H,其中RainTrainH包含1254张雨图以及对应原图用于训练，Rain100H包含100张雨图和对应原图用于测试
论文官方代码使用matlab计算psnr和ssim,使用python的scikit-image计算原论文提供的模型得到的精度为psnr=29.4522,ssim=0.898,
本项目结果使用scikit-image计算得到的精度为psnr=29.4906,ssim=0.898
PS：原论文batch_size为18,学习率为0.001，本项目将batch_size调整为24,学习率成比例调整为0.0013,其他超参数与原论文一致
更多细节：（指标使用scikit-image计算）
| Epoch | 30 | 70 | 80 | 90 | 100 |
|---|---|---|---|---|---|
| psnr | 29.0431 | 29.2912 | 29.4906 | 29.3387 | 29.3822 |
| ssim | 0.892 | 0.897 | 0.898 | 0.897 | 0.898 |
可以从BaiduYun处下载训练日志(train.log)、模型对齐过程以及完成训练的模型参数
- 下载代码
git clone https://github.com/simonsLiang/PReNet_paddle.git
cd PReNet_paddle- 安装paddlepaddle
# 需要安装2.2及以上版本的Paddle，如果
# 安装GPU版本的Paddle
pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0
# 安装CPU版本的Paddle
pip install paddlepaddle==2.2.0更多安装方法可以参考：Paddle安装指南。
- 安装requirements
pip install -r requirements.txt您可以从BaiduYun下载RainTrainH.zip,Rain100H.zip
unzip RainTrainH.zip
unzip Rain100H.zip 如果您希望直接体验评估或者预测推理过程，可以直接根据第2章的内容下载提供的预训练模型，直接体验模型评估、预测、推理部署等内容。
- 单机单卡训练 需保证save_path路径已存在
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python train.py --data_path ./RainTrainH --save_path ./logs部分训练日志如下所示。
[Epoch 65, iter: 600] lr: 0.00004, loss: -0.90461, avg_reader_cost: 0.00018 sec, avg_batch_cost: 0.16442 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.47310 images/sec.
[Epoch 65, iter: 700] lr: 0.00004, loss: -0.89737, avg_reader_cost: 0.00018 sec, avg_batch_cost: 0.16499 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.09891 images/sec.
[Epoch 65, iter: 800] lr: 0.00004, loss: -0.90011, avg_reader_cost: 0.00018 sec, avg_batch_cost: 0.16469 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.29738 images/sec.
[Epoch 65, iter: 900] lr: 0.00004, loss: -0.90944, avg_reader_cost: 0.00018 sec, avg_batch_cost: 0.16455 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.38969 images/sec.
[Epoch 65, iter: 1000] lr: 0.00004, loss: -0.89040, avg_reader_cost: 0.00017 sec, avg_batch_cost: 0.16437 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.50791 images/sec.
[Epoch 66, iter: 100] lr: 0.00004, loss: -0.88260, avg_reader_cost: 0.00355 sec, avg_batch_cost: 0.16936 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 106.28161 images/sec.
[Epoch 66, iter: 200] lr: 0.00004, loss: -0.89613, avg_reader_cost: 0.00018 sec, avg_batch_cost: 0.16438 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.50329 images/sec.
[Epoch 66, iter: 300] lr: 0.00004, loss: -0.91299, avg_reader_cost: 0.00017 sec, avg_batch_cost: 0.16440 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.49193 images/sec.
[Epoch 66, iter: 400] lr: 0.00004, loss: -0.86077, avg_reader_cost: 0.00017 sec, avg_batch_cost: 0.16451 sec, avg_samples: 18.0, avg_ips: 109.41454 images/sec.
python test.py --data_path ./Rain100H --pretrained ./logs/net_latest.pdparams期望输出如下。
rain-098.png : 0.016921281814575195
rain-099.png : 0.016952991485595703
rain-100.png : 0.01595759391784668
Avg. time: 0.017012195587158205
==> Valid. psnr: 29.4522, ssim: 0.8980
python predict.py --data_path data/rain-001.png --save_path ./results --logdir ./logs/net_latest.pdparams
对于下面的图像进行预测
Inference推理教程可参考：链接。
Serving部署教程可参考：链接。
以Linux基础训练推理测试为例，测试流程如下。
- 再PReNet_paddle目录下 运行测试命令
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/PReNet/train_infer_python.txt lite_train_lite_infer在终端中会显示下面的内容
Run successfully with command - python3.7 train.py --output-dir=./log/PReNet/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0 --epochs=1 --batch-size=32!
Run successfully with command - python3.7 test.py --data_path ./Rain10H --pretrained=./log/PReNet/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0/net_latest.pdparams!
Run successfully with command - python3.7 tools/export_model.py --pretrained=./log/PReNet/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0/net_latest.pdparams --save-inference-dir=./log/PReNet/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0!
(1, 3, 224, 224)
image_name: ./data/rain-001.png,, prob_shape: (3, 224, 224)
Run successfully with command - python3.7 tools/infer.py --use-gpu=True --model-dir=./log/PReNet/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0 --batch-size=1 --benchmark=False > ./log/PReNet/lite_train_lite_infer/python_infer_gpu_batchsize_1.log 2>&1 !
- 如果运行失败，可以先根据报错的具体命令，自查下配置文件是否正确，如果无法解决，可以给Paddle提ISSUE：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/new/choose；如果您在微信群里的话，也可以在群里及时提问。