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天池2019阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛自用代码,EDVR、WDSR、ESRGAN三个模型。

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“努力,要努力,我要变成万人迷!”

天池2019阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛自用代码,EDVR、WDSR、ESRGAN三个模型。有参考价值的东西,可能只有utils/y4m_tools.py

简介

第一次参加天池,还要期末考试压力好大嘤嘤嘤~

初赛GG了,比赛结束后发现与前排的思路一致,只是没卡没时间哇,2-stage、ensemble、flip都没做,只提交了baseline,不过此次参赛学习到了很多知识。

数据处理是自己手写的,读取y4m文件流,分帧转化为yuv444的;写了几个Dataset,分别给VSR和SISR用,VSR时做了场景分割(室友写的机器学习算法,暂时没专门学习场景检测的文献)以及帧序列padding的处理(在xintao大佬的策略上稍作修改),WDSR修改了一点点代码尝试单通道SR。输出生成y4m和输入差不多。

EDVR、WDSR的model architecture来自EDVRwdsr_ntire2018,自己写了训练代码。ESRGAN代码全部来自BasicSR,不得不说大佬所有东西都手写,代码很健壮,造轮子精神可嘉。

自己配置了Netflix的vmaf并且封装了函数,在utils/vmaf_tools.py中。

文件结构

├── README.md               // readme
├── dataset                 // 数据集
├── data                    // 数据代码
├── utils                   // 通用工具
├── model                   // 模型代码
├── models                  // 模型代码
├── optim                   // 优化器
├── options                 // 配置项
├── vmaf                    // vmaf
├── scripts                 // 
└── ...                     // 

编码规范

环境依赖等

Python 3.6.x ...

pytorch使用tensorboard.

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天池2019阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛自用代码,EDVR、WDSR、ESRGAN三个模型。

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