RepRFN

Reparameterized Residual Feature Network For Lightweight Image Super-Resolution

Weijian Deng, Hongjie Yuan, Lunhui Deng, Zengtong Lu; Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2023, pp. 1712-1721

用于轻量化超分辨率的重参数残差特征网络（RepRFN）

如果论文或项目对您有所帮助，欢迎引用。 论文地址

@InProceedings{Deng_2023_CVPR,
    author    = {Deng, Weijian and Yuan, Hongjie and Deng, Lunhui and Lu, Zengtong},
    title     = {Reparameterized Residual Feature Network for Lightweight Image Super-Resolution},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops},
    month     = {June},
    year      = {2023},
    pages     = {1712-1721}
}

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更新日志

• 2023.04.03
  • 更新NTIRE2023 ESR相关文件
• 2023.06.05
  • 更新RepRFN训练/验证相关代码

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NTIRE2023 ESR

1. 解压缩./data下的测试集压缩包
2. 运行test_reprfn_ntire2023esr.py，以获得结果

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RepRFN训练/推理框架

已实现

• 训练/测试SISR模型框架
• 自定义损失函数功能

待验证

• 不同的data range训练
• 断点续练功能
• 随机数种子
• 只调用CPU

待实现

暂无，欢迎提issue。

坑

有很多，待触发，欢迎提issue。

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使用方式

参数介绍

1. 模式相关选项说明

• --mode 可选参数train或test控制main.py执行训练或测试

2. 硬件设备相关选项说明

• --n_threads 加载数据的线程数
• --cpu 只使用CPU，该功能待验证
• --n_GPUs 使用GPU的数量

3. 数据集相关选项说明

• --train_hr_dir 训练集HR图像路径
• --train_lr_dir 训练集LR图像路径
• --valid_hr_dir 验证集HR图像路径
• --valid_lr_dir 验证集LR图像路径
• --test_hr_dir 测试集HR图像路径
• --test_lr_dir 测试集LR图像路径
• --augment 是否使用数据增强，包括水平/垂直翻转，旋转90°，概率均为50%

4. 模型相关选项说明

• --model 模型名称，可自定义
• --scale 缩放因子|尺度因子|放大倍数
• --data_range 训练/测试输入模型数据的范围，可选1或255，分别表示输入数据的范围是0-1和0-255
• --data_format 训练/测试输入模型数据的颜色空间，可选bgr或rgb或ycbcr
• --pre_train 训练模式下表示预训练模型路径，测试模式下表示需要加载的模型权重文件路径
• --precision 模型精度，可选single单精度(f32)，或half半精度(f16)
• --rep 模型是否使用重参数
• --model_save_dir 模型保存路径
• --checkpoint_save_dir 模型检查点保存路径，以供断点续训使用

5. 训练相关选项说明

• --seed 随机数种子，该功能待验证
• --batch_size 批大小
• --epochs 训练轮数
• --loss_function 损失函数，目前可选L1、L2、Charbonnier损失函数，Custom表示自定义损失函数
• --val_per_epoch 每n个epoch验证一次模型在验证集上的PSNR/SSIM
• --log_dir 保存训练日志的路径

6. 断点续训相关选项说明

• --resume 是否启动断点续训，该功能待验证

7. 优化器相关选项说明

• --lr 学习率
• --lr_scheduler 学习率策略，目前支持StepLR和MultiStepLR
• --decay_step 适用StepLR学习率策略，每decay_step个epoch学习率下降
• --decay_milestone 适用于MultiStepLR学习率策略，学习率在设置的epoch处下降，设置参考200-400-600-800
• --gamma 学习率衰减因子
• --optimizer 优化器，可选SGD或ADAM或RMSprop
• --momentum 默认0.9
• --betas 默认(0.9,0.999)
• --epsilon 默认1e-8，使用半精度时建议设置为1e-3
• --weight_decay 权重衰减系数，默认0
• --gclip 是否裁剪梯度，默认0表示不裁剪

8. 测试相关选项说明

• --psnr_ssim_y 是否在ycbcr颜色空间的y上通道上测试PSNR/SSIM，默认True
• --self_ensemble 模型推理时是否使用self_ensemble，即在测试阶段，对输入低分辨率图像进行水平翻转、垂直翻转、旋转等操作，共生成八种低分辨率输入图像（包含原始低分辨率图像），利用这八种输入生成对应的超分辨率图像，随后对这些超分辨率图像执行逆变换返回原始角度并进行平均得到最终输出超分辨率图像
• --test_result_dir 模型生成的SR图像保存路径

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感谢以下工作。

• RFDN：https://github.com/njulj/RFDN
• FightingCV 代码库：https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch
• ECBSR：https://github.com/xindongzhang/ECBSR
• RLFN：https://github.com/bytedance/RLFN
• EDSR：https://github.com/sanghyun-son/EDSR-PyTorch