RealBasicVSR~ 拯救你的低清图片

背景

尝试了OpenCV的几种超分辨率的算法之后，总感觉效果不尽人意，于是乎在网上翻箱倒柜的找其他超分算法，最终找到了这个，第一眼感觉效果惊艳，跑了下demo，内存吃的也是相当猛。下面是官github下载方的demo算法是指什么截图。

RealBasicVSR~ 拯救你的低清图片

安装

可以从GitHub – ckkelvinchan/RealBasicVSR: O算法的五个特性ffi算法的时间复杂度取决于cial reposit算法是指什么ory of “Inve算法的时间复杂度取决于stiggoogle中国atgoogleplay安卓版下载ing Tradeoffs in Real-World Video Super-Resolution”获取源码和安装方式，他是基于pytorch的，按照他的安装步骤一般没什么大问题

使用

如果你不想编写任算法的空间复杂度是指何代码直接转图的话，可以使用如下命令

python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/demo_000 results/demo_000
  • checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth需要自行下载，放到checkpoints目录下(Dropbox/Go命令行ogle Drive/OneDrive)
  • data/demo_000下放一张图片，多张的话需要尺寸一致，否则会报错
  • 输出会在results/demo_000目录下

同时他也支持视频转换，命令行是

python inference_realbasicvsr.py configs/realbasicvsr_x4.py checkpoints/RealBasicVSR_x4.pth data/demo_001.mp4 results/demo_001.mp4 --fps=12.5

不过我不建议你直接转视频，10秒的视频我32G内存都没有扛过去，只能说优化空间巨大

对于渣显卡的友善提醒

显存小于6G的就不要使用GPU加速了，转一张900×900的图峰值内存占用能到7个多github中文社区G，可以在inference_real算法的时间复杂度取决于basicvsr.py中注释掉使用G源码编程器PU的代码

cuda_flag = False
# if torch.cuda.is_available():
#     model = model.cuda()
#     cuda_flag = True