BRDNet

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脚本说明
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  - 评估性能
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BRDNet介绍

BRDNet 于 2020 年发表在人工智能期刊 Neural Networks，并被该期刊评为 2019/2020 年最高下载量之一的论文。该文提出了在硬件资源受限条件处理数据分步不均匀问题的方案，同时首次提出利用双路网络提取互补信息的思路来进行图像去噪，能有效去除合成噪声和真实噪声。

论文：Ct A , Yong X , Wz C . Image denoising using deep CNN with batch renormalization[J]. Neural Networks, 2020, 121:461-473.

模型结构

BRDNet 包含上下两个分支。上分支仅仅包含残差学习与 BRN；下分支包含 BRN、残差学习以及扩张卷积。

上分支网络包含两种不同类型的层：Conv+BRN+ReLU 与 Conv。它的深度为 17，前 16 个层为 Conv+BRN+ReLU, 最后一层为 Conv。特征图通道数为 64，卷积核尺寸为 3. 下分支网络同样包含 17 层，但其 1、9、16 层为 Conv+BRN+ReLU，2-8、10-15 为扩张卷积，最后一层为 Conv。卷积核尺寸为 3，通道数为 64.

两个分支结果经由 Concat 组合并经 Conv 得到噪声，最后采用原始输入减去该噪声即可得到清晰无噪图像。整个 BRDNet 合计包含 18 层，相对比较浅，不会导致梯度消失与梯度爆炸问题。

数据集

训练数据集：color noisy

去除高斯噪声时，数据集选用源于 Waterloo Exploration Database 的 3,859 张图片，并预处理为 50x50 的小图片，共计 1,166,393 张。

测试数据集：CBSD68, Kodak24, and McMaster

环境要求

硬件（Ascend/ModelArts）
- 准备Ascend或ModelArts处理器搭建硬件环境。
框架
- MindSpore
如需查看详情，请参见如下资源：
- MindSpore教程
- MindSpore Python API

快速入门

通过官方网站安装 MindSpore 后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：

#通过 python 命令行运行单卡训练脚本。
python train.py \
--train_data=xxx/dataset/waterloo5050step40colorimage/ \
--sigma=15 \
--channel=3 \
--batch_size=32 \
--lr=0.001 \
--use_modelarts=0 \
--output_path=./output/ \
--is_distributed=0 \
--epoch=50 > log.txt 2>&1 &

#通过 bash 命令启动单卡训练。
bash ./scripts/run_train.sh [train_code_path] [train_data] [batch_size] [sigma] [channel] [epoch] [lr]

#Ascend多卡训练。
bash run_distribute_train.sh [train_code_path] [train_data] [batch_size] [sigma] [channel] [epoch] [lr] [rank_table_file_path]

# 通过 python 命令行运行推理脚本。请注意 test_dir 需要以"/"结尾;
# pretrain_path 指 ckpt 所在目录，为了兼容 modelarts，将其拆分为了 “路径” 与 “文件名”
python eval.py \
--test_dir=xxx/Test/Kodak24/ \
--sigma=15 \
--channel=3 \
--pretrain_path=xxx/ \
--ckpt_name=channel_3_sigma_15_rank_0-50_227800.ckpt \
--use_modelarts=0 \
--output_path=./output/ \
--is_distributed=0 > log.txt 2>&1 &

#通过 bash 命令启动推理。(对 test_dir 等参数的路径格式无要求，内部会自动转为绝对路径以及以"/"结尾)
bash run_eval.sh [train_code_path] [test_dir] [sigma] [channel] [pretrain_path] [ckpt_name]

Ascend训练：生成RANK_TABLE_FILE

脚本说明

脚本及样例代码

├── model_zoo
    ├── README.md                              // 所有模型的说明文件
    ├── brdnet
        ├── README.md                          // brdnet 的说明文件
        ├── ascend310_infer                    // 310 推理代码目录（C++）
        │   ├──inc
        │   │   ├──utils.h                     // 工具包头文件
        │   ├──src
        │   │   ├──main.cc                     // 310推理代码
        │   │   ├──utils.cc                    // 工具包
        │   ├──build.sh                        // 代码编译脚本
        │   ├──CMakeLists.txt                  // 代码编译设置
        ├── scripts
        │   ├──run_distribute_train.sh         // Ascend 8卡训练脚本
        │   ├──run_eval.sh                     // 推理启动脚本
        │   ├──run_train.sh                    // 训练启动脚本
        │   ├──run_infer_310.sh                // 启动310推理的脚本
        ├── src
        │   ├──dataset.py                      // 数据集处理
        │   ├──logger.py                       // 日志打印文件
        │   ├──models.py                       // 模型结构
        ├── export.py                          // 将权重文件导出为 MINDIR 等格式的脚本
        ├── train.py                           // 训练脚本
        ├── eval.py                            // 推理脚本
        ├── cal_psnr.py                        // 310推理时计算最终PSNR值的脚本
        ├── preprocess.py                      // 310推理时为测试图片添加噪声的脚本

脚本参数

train.py 中的主要参数如下:
--batch_size: 批次大小
--train_data: 训练数据集路径（必须以"/"结尾）。
--sigma: 高斯噪声强度
--channel: 训练类型（3：彩色图；1：灰度图）
--epoch: 训练次数
--lr: 初始学习率
--save_every: 权重保存频率（每 N 个 epoch 保存一次）
--resume_path: 预训练文件路径（接着该文件继续训练）
--resume_name: 预训练文件名
--use_modelarts: 是否使用 modelarts（1 for True, 0 for False; 设置为 1 时将使用 moxing 从 obs 拷贝数据）
--train_url: （ modelsarts 需要的参数，但因该名称存在歧义而在代码中未使用）
--data_url: （ modelsarts 需要的参数，但因该名称存在歧义而在代码中未使用）
--output_path:  日志等文件输出目录
--outer_path: 输出到 obs 外部的目录（仅在 modelarts 上运行时有效）
--device_target: 运行设备（默认 "Ascend"）
--is_distributed:  是否多卡运行
--rank: Local rank of distributed. Default: 0
--group_size: World size of device. Default: 1
--is_save_on_master:  是否仅保存 0 卡上的运行结果
--ckpt_save_max: ckpt 保存的最多文件数

eval.py 中的主要参数如下:
--test_dir: 测试数据集路径（必须以"/"结尾）。
--sigma: 高斯噪声强度
--channel: 推理类型（3：彩色图；1：灰度图）
--pretrain_path: 权重文件路径
--ckpt_name: 权重文件名称
--use_modelarts: 是否使用 modelarts（1 for True, 0 for False; 设置为 1 时将使用 moxing 从 obs 拷贝数据）
--train_url: （ modelsarts 需要的参数，但因该名称存在歧义而在代码中未使用）
--data_url: （ modelsarts 需要的参数，但因该名称存在歧义而在代码中未使用）
--output_path:  日志等文件输出目录
--outer_path: 输出到 obs 外部的目录（仅在 modelarts 上运行时有效）
--device_target: 运行设备（默认 "Ascend"）

export.py 中的主要参数如下:
--batch_size: 批次大小
--channel: 训练类型（3：彩色图；1：灰度图）
--image_height: 图片高度
--image_width: 图片宽度
--ckpt_file: 权重文件路径
--file_name: 权重文件名称
--file_format: 待转文件格式，choices=["AIR", "ONNX", "MINDIR"]
--device_target: 运行设备（默认 "Ascend"）
--device_id: 运行设备id

preprocess.py 中的主要参数如下:
--out_dir: 保存噪声图片的路径
--image_path: 测试图片路径（必须以"/"结尾）
--channel: 图片通道（3：彩色图；1：灰度图）
--sigma: 噪声强度

cal_psnr.py 中的主要参数如下:
--image_path: 测试图片路径（必须以"/"结尾）
--output_path: 模型推理完成后的结果保存路径，默认为 xx/scripts/result_Files/
--image_width: 图片宽度
--image_height: 图片高度
--channel:图片通道（3：彩色图；1：灰度图）

训练过程

训练

Ascend处理器环境运行

#通过 python 命令行运行单卡训练脚本。
python train.py \
--train_data=xxx/dataset/waterloo5050step40colorimage/ \
--sigma=15 \
--channel=3 \
--batch_size=32 \
--lr=0.001 \
--use_modelarts=0 \
--output_path=./output/ \
--is_distributed=0 \
--epoch=50 > log.txt 2>&1 &

#通过 bash 命令启动单卡训练。
bash ./scripts/run_train.sh [train_code_path] [train_data] [batch_size] [sigma] [channel] [epoch] [lr]

#上述命令均会使脚本在后台运行，日志将输出到 log.txt，可通过查看该文件了解训练详情

#Ascend多卡训练(2、4、8卡配置请自行修改run_distribute_train.sh，默认8卡)
bash run_distribute_train.sh [train_code_path] [train_data] [batch_size] [sigma] [channel] [epoch] [lr] [rank_table_file_path]

注意：第一次运行时可能会较长时间停留在如下界面，这是因为当一个 epoch 运行完成后才会打印日志，请耐心等待。

单卡运行时第一个 epoch 预计耗时 20 ~ 30 分钟。

2021-05-16 20:12:17,888:INFO:Args:
2021-05-16 20:12:17,888:INFO:--> batch_size: 32
2021-05-16 20:12:17,888:INFO:--> train_data: ../dataset/waterloo5050step40colorimage/
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> sigma: 15
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> channel: 3
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> epoch: 50
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> lr: 0.001
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> save_every: 1
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> pretrain: None
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> use_modelarts: False
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> train_url: train_url/
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> data_url: data_url/
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> output_path: ./output/
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> outer_path: s3://output/
2021-05-16 20:12:17,889:INFO:--> device_target: Ascend
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:--> is_distributed: 0
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:--> rank: 0
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:--> group_size: 1
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:--> is_save_on_master: 1
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:--> ckpt_save_max: 5
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:--> rank_save_ckpt_flag: 1
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:--> logger: <LOGGER BRDNet (NOTSET)>
2021-05-16 20:12:17,890:INFO:

训练完成后，您可以在 --output_path 参数指定的目录下找到保存的权重文件，训练过程中的部分 loss 收敛情况如下：

# grep "epoch time:" log.txt
epoch time: 1197471.061 ms, per step time: 32.853 ms
epoch time: 1136826.065 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136840.334 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136837.709 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1137081.757 ms, per step time: 31.197 ms
epoch time: 1136830.581 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136845.253 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136881.960 ms, per step time: 31.191 ms
epoch time: 1136850.673 ms, per step time: 31.190 ms
epoch: 10 step: 36449, loss is 103.104095
epoch time: 1137098.407 ms, per step time: 31.197 ms
epoch time: 1136794.613 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136742.922 ms, per step time: 31.187 ms
epoch time: 1136842.009 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136792.705 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1137056.362 ms, per step time: 31.196 ms
epoch time: 1136863.373 ms, per step time: 31.191 ms
epoch time: 1136842.938 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136839.011 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136879.794 ms, per step time: 31.191 ms
epoch: 20 step: 36449, loss is 61.104546
epoch time: 1137035.395 ms, per step time: 31.195 ms
epoch time: 1136830.626 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136862.117 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136812.265 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136821.096 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1137050.310 ms, per step time: 31.196 ms
epoch time: 1136815.292 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136817.757 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136876.477 ms, per step time: 31.191 ms
epoch time: 1136798.538 ms, per step time: 31.189 ms
epoch: 30 step: 36449, loss is 116.179596
epoch time: 1136972.930 ms, per step time: 31.194 ms
epoch time: 1136825.174 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136798.900 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136828.101 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136862.983 ms, per step time: 31.191 ms
epoch time: 1136989.445 ms, per step time: 31.194 ms
epoch time: 1136688.820 ms, per step time: 31.186 ms
epoch time: 1136858.111 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136822.853 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136782.455 ms, per step time: 31.188 ms
epoch: 40 step: 36449, loss is 70.95368
epoch time: 1137042.689 ms, per step time: 31.195 ms
epoch time: 1136797.706 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136817.007 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136861.577 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136698.149 ms, per step time: 31.186 ms
epoch time: 1137052.034 ms, per step time: 31.196 ms
epoch time: 1136809.339 ms, per step time: 31.189 ms
epoch time: 1136851.343 ms, per step time: 31.190 ms
epoch time: 1136761.354 ms, per step time: 31.188 ms
epoch time: 1136837.762 ms, per step time: 31.190 ms
epoch: 50 step: 36449, loss is 87.13184
epoch time: 1137022.554 ms, per step time: 31.195 ms
2021-05-19 14:24:52,695:INFO:training finished....
...

8 卡并行时的 loss 收敛情况：

epoch time: 217708.130 ms, per step time: 47.785 ms
epoch time: 144899.598 ms, per step time: 31.804 ms
epoch time: 144736.054 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144737.085 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144738.102 ms, per step time: 31.769 ms
epoch: 5 step: 4556, loss is 106.67432
epoch time: 144905.830 ms, per step time: 31.805 ms
epoch time: 144736.539 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.210 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.415 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144736.405 ms, per step time: 31.768 ms
epoch: 10 step: 4556, loss is 94.092865
epoch time: 144921.081 ms, per step time: 31.809 ms
epoch time: 144735.718 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144737.036 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144737.733 ms, per step time: 31.769 ms
epoch time: 144738.251 ms, per step time: 31.769 ms
epoch: 15 step: 4556, loss is 99.18075
epoch time: 144921.945 ms, per step time: 31.809 ms
epoch time: 144734.948 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144735.662 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144733.871 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.722 ms, per step time: 31.768 ms
epoch: 20 step: 4556, loss is 92.54497
epoch time: 144907.430 ms, per step time: 31.806 ms
epoch time: 144735.713 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144733.781 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144736.005 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.331 ms, per step time: 31.768 ms
epoch: 25 step: 4556, loss is 90.98991
epoch time: 144911.420 ms, per step time: 31.807 ms
epoch time: 144734.535 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.851 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144736.346 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.939 ms, per step time: 31.768 ms
epoch: 30 step: 4556, loss is 114.33954
epoch time: 144915.434 ms, per step time: 31.808 ms
epoch time: 144737.336 ms, per step time: 31.769 ms
epoch time: 144733.943 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.587 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144735.043 ms, per step time: 31.768 ms
epoch: 35 step: 4556, loss is 97.21166
epoch time: 144912.719 ms, per step time: 31.807 ms
epoch time: 144734.795 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144733.824 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144735.946 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144734.930 ms, per step time: 31.768 ms
epoch: 40 step: 4556, loss is 82.41978
epoch time: 144901.017 ms, per step time: 31.804 ms
epoch time: 144735.060 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144733.657 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144732.592 ms, per step time: 31.767 ms
epoch time: 144731.292 ms, per step time: 31.767 ms
epoch: 45 step: 4556, loss is 77.92129
epoch time: 144909.250 ms, per step time: 31.806 ms
epoch time: 144732.944 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144733.161 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144732.912 ms, per step time: 31.768 ms
epoch time: 144733.709 ms, per step time: 31.768 ms
epoch: 50 step: 4556, loss is 85.499596
2021-05-19 02:44:44,219:INFO:training finished....

评估过程

评估

在运行以下命令之前，请检查用于推理评估的权重文件路径是否正确。

Ascend处理器环境运行

#通过 python 命令启动评估，请注意 test_dir 需要以"/" 结尾
python eval.py \
--test_dir=./Test/CBSD68/ \
--sigma=15 \
--channel=3 \
--pretrain_path=./ \
--ckpt_name=channel_3_sigma_15_rank_0-50_227800.ckpt \
--use_modelarts=0 \
--output_path=./output/ \
--is_distributed=0 > log.txt 2>&1 &

#通过 bash 命令启动评估 (对 test_dir 等参数的路径格式无要求，内部会自动转为绝对路径以及以"/"结尾)
bash run_eval.sh [train_code_path] [test_dir] [sigma] [channel] [pretrain_path] [ckpt_name]

2021-05-17 13:40:45,909:INFO:Start to test on ./Test/CBSD68/
2021-05-17 13:40:46,447:INFO:load test weights from channel_3_sigma_15_rank_0-50_227800.ckpt
2021-05-17 13:41:52,164:INFO:Before denoise: Average PSNR_b = 24.62, SSIM_b = 0.56;After denoise: Average PSNR = 34.05, SSIM = 0.94
2021-05-17 13:41:52,207:INFO:testing finished....

评估完成后，您可以在 --output_path 参数指定的目录下找到加高斯噪声后的图片和经过模型去除高斯噪声后的图片，图片命名方式代表了处理结果。例如 00001_sigma15_psnr24.62.bmp 是加噪声后的图片（加噪声后 psnr=24.62），00001_psnr31.18.bmp 是去噪声后的图片（去噪后 psnr=31.18）。

另外，该文件夹下的 metrics.csv 文件详细记录了对每张测试图片的处理结果，如下所示，psnr_b 是去噪前的 psnr 值，psnr 是去噪后的psnr 值；ssim 指标同理。

	name	psnr_b	psnr	ssim_b	ssim
0	1	24.61875916	31.17827606	0.716650724	0.910416007
1	2	24.61875916	35.12858963	0.457143694	0.995960176
2	3	24.61875916	34.90437698	0.465185702	0.935821533
3	4	24.61875916	35.59785461	0.49323535	0.941600204
4	5	24.61875916	32.9185257	0.605194688	0.958840668
5	6	24.61875916	37.29947662	0.368243992	0.962466478
6	7	24.61875916	33.59238052	0.622622728	0.930195987
7	8	24.61875916	31.76290894	0.680295587	0.918859363
8	9	24.61875916	34.13358688	0.55876708	0.939204693
9	10	24.61875916	34.49848557	0.503289104	0.928179622
10	11	24.61875916	34.38597107	0.656857133	0.961226702
11	12	24.61875916	32.75747299	0.627940595	0.910765707
12	13	24.61875916	34.52487564	0.54259634	0.936489582
13	14	24.61875916	35.40441132	0.44824928	0.93462956
14	15	24.61875916	32.72385788	0.61768961	0.91652298
15	16	24.61875916	33.59120178	0.703662276	0.948698342
16	17	24.61875916	36.85597229	0.365240872	0.940135658
17	18	24.61875916	37.23021317	0.366332233	0.953653395
18	19	24.61875916	33.49061584	0.546713233	0.928890586
19	20	24.61875916	33.98015213	0.463814735	0.938398063
20	21	24.61875916	32.15977859	0.714740098	0.945747674
21	22	24.61875916	32.39984512	0.716880679	0.930429876
22	23	24.61875916	34.22258759	0.569748521	0.945626318
23	24	24.61875916	33.974823	0.603115499	0.941333234
24	25	24.61875916	34.87198639	0.486003697	0.966141582
25	26	24.61875916	33.2747879	0.593207896	0.917522907
26	27	24.61875916	34.67901611	0.504613101	0.921615481
27	28	24.61875916	37.70562363	0.331322074	0.977765024
28	29	24.61875916	31.08887672	0.759773433	0.958483219
29	30	24.61875916	34.48878479	0.502000451	0.915705442
30	31	24.61875916	30.5480938	0.836367846	0.949165165
31	32	24.61875916	32.08041382	0.745214283	0.941719413
32	33	24.61875916	33.65553284	0.556162357	0.963605523
33	34	24.61875916	36.87154388	0.384932011	0.93150568
34	35	24.61875916	33.03263474	0.586027861	0.924151421
35	36	24.61875916	31.80633736	0.572878599	0.84426564
36	37	24.61875916	33.26797485	0.526310742	0.938789487
37	38	24.61875916	33.71062469	0.554955184	0.914420724
38	39	24.61875916	37.3455925	0.461908668	0.956513464
39	40	24.61875916	33.92232895	0.554454744	0.89727515
40	41	24.61875916	33.05244827	0.590977669	0.931611121
41	42	24.61875916	34.60203552	0.492371827	0.927084684
42	43	24.61875916	35.20042419	0.535991669	0.949365258
43	44	24.61875916	33.47367096	0.614959836	0.954348624
44	45	24.61875916	37.65309143	0.363631308	0.944297135
45	46	24.61875916	31.95152092	0.709732175	0.924522877
46	47	24.61875916	31.9910202	0.70427531	0.932488263
47	48	24.61875916	34.96608353	0.585813344	0.969006479
48	49	24.61875916	35.39241409	0.388898522	0.923762918
49	50	24.61875916	32.11050415	0.653521299	0.938310325
50	51	24.61875916	33.54981995	0.594990134	0.927819192
51	52	24.61875916	35.79096603	0.371685684	0.922166049
52	53	24.61875916	35.10015869	0.410564244	0.895557165
53	54	24.61875916	34.12319565	0.591762364	0.925524533
54	55	24.61875916	32.79537964	0.653338313	0.92444253
55	56	24.61875916	29.90909004	0.826190114	0.943322361
56	57	24.61875916	33.23035812	0.527200282	0.943572938
57	58	24.61875916	34.56663132	0.409658968	0.898451686
58	59	24.61875916	34.43690109	0.454208463	0.904649734
59	60	24.61875916	35.0402565	0.409306735	0.902388573
60	61	24.61875916	34.91940308	0.443635762	0.911728501
61	62	24.61875916	38.25325394	0.42568323	0.965163887
62	63	24.61875916	32.07671356	0.727443576	0.94306612
63	64	24.61875916	31.72690964	0.671929657	0.902075231
64	65	24.61875916	33.47768402	0.533677042	0.922906399
65	66	24.61875916	42.14694977	0.266868591	0.991976082
66	67	24.61875916	30.81770706	0.84768647	0.957114518
67	68	24.61875916	32.24455261	0.623004258	0.97843051
68	Average	24.61875916	34.05390495	0.555872787	0.935704286

310推理

在 Ascend 310 处理器环境运行

#通过 bash 命令启动推理
bash run_infer_310.sh [model_path] [data_path] [noise_image_path] [sigma] [channel] [device_id]
#上述命令将完成推理所需的全部工作。执行完成后，将产生 preprocess.log、infer.log、psnr.log 三个日志文件。
#如果您需要单独执行各部分代码，可以参照 run_infer_310.sh 内的流程分别进行编译、图片预处理、推理和 PSNR 计算，请注意核对各部分所需参数！

模型描述

性能

评估性能

BRDNet on “waterloo5050step40colorimage”

Parameters	BRDNet
Resource	Ascend 910 ；CPU 2.60GHz，192cores; Memory, 755G
uploaded Date	5/20/2021 (month/day/year)
MindSpore Version	master
Dataset	waterloo5050step40colorimage
Training Parameters	epoch=50, batch_size=32, lr=0.001
Optimizer	Adam
Loss Function	MSELoss(reduction='sum')
outputs	denoised images
Loss	80.839773
Speed	8p about 7000FPS to 7400FPS
Total time	8p about 2h 14min
Checkpoint for Fine tuning	8p: 13.68MB , 1p: 19.76MB (.ckpt file)
Scripts	https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/brdnet

随机情况说明

train.py中设置了随机种子。

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 1 Commits
ascend310_infer		ascend310_infer
infer		infer
modelarts		modelarts
scripts		scripts
src		src
README.md		README.md
cal_psnr.py		cal_psnr.py
eval.py		eval.py
export.py		export.py
preprocess.py		preprocess.py
train.py		train.py

Mind23-2/MindCode-27

Folders and files

Latest commit

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