ClassSR_paddle

一、简介

本项目采用百度飞桨框架paddlepaddle复现：ClassSR: A General Framework to Accelerate Super-Resolution Networks by Data Characteristic, by Jiaqing Zhang and Kai jiang (张佳青&蒋恺) RCAN训练不太稳定，容易崩溃

paper：ClassSR: A General Framework to Accelerate Super-Resolution Networks by Data Characteristic

code：ClassSR

本代码包含了原论文的默认配置下的训练和测试代码。

二、复现结果

RCAN-branch1

-	Model	iteration	test5
原论文	RCAN	-	30.275dB
复现	RCAN	52.5w	30.281dB

RCAN-branch2

-	Model	iteration	test5
原论文	RCAN	-	30.593dB
复现	RCAN	99w	30.492dB

RCAN-branch3

-	Model	iteration	test5
原论文	RCAN	-	30.430dB
复现	RCAN	98w	30.178dB

ClassSR-RCAN

-	Model	Test2K	FLOPs
原论文	ClassSR-RCAN	26.39dB	21.22G(65%)
复现	ClassSR-RCAN	26.38dB	21.36(65.5%)

三、环境依赖

python -m pip install -r requirements.txt

此代码在python 3.7中进行了测试

四、实现

1. 测试

1）下载数据集

下载处理好的数据集

下载链接aistudio

test2K.zip(测试集)

2）下载Class_MODEL(Class_RCAN)的权重

下载权重latest_G.pdparams。权重 提取码：i58k。

3）修改路径

需要在test_ClassSR_RCAN.yml修改数据集路径、修改权重路径

4）开始测试

python test_ClassSR.py -opt options/test/test_ClassSR_RCAN.yml

2. 训练 SR_MODEL(RCAN)

1）下载数据集

下载处理好的数据集

下载链接aistudio

2）修改路径

需要在train_ClassSR_RCAN.yml修改train_RCAN.yml（branch1）、train_RCAN2.yml（branch2）、train_RCAN3.yml（branch3）数据集路径

3）开始训练

python train_ClassSR.py -opt options/train/train_RCAN.yml

python train_ClassSR.py -opt options/train/train_RCAN2.yml

python train_ClassSR.py -opt options/train/train_RCAN3.yml

3. 训练Class_MODEL(Class_RCAN)

1）下载数据集

直接下载处理好的数据集

下载链接aistudio

DIV2K_scale_sub.zip(训练集)

val_10.zip(验证集)

2）修改路径

需要在train_ClassSR_RCAN.yml修改数据集路径，修改三个分支权重的路径

3）开始训练

python train_ClassSR.py -opt options/train/train_ClassSR_RCAN.yml

五、代码结构

./ClassSR_paddle
├─data             
├─data_scripts                                          
├─models               #模型
├─options              #配置文件
├─results              #日志文件
├─utils                #一下API                                               
|  README.md                               
│  train.py            #分支训练
│  test.py             #分支测试
│  train_ClassSR.py    #ClassSR训练
│  test_ClassSR.py     #ClassSR测试

六、模型信息

信息	说明
作者	张佳青
时间	2021.08
框架版本	Paddle 2.1.2
应用场景	图像超分
模型权重	权重 提取码：i58k
数据集	下载链接aistudio 下载链接aistudio 下载链接aistudio