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總第 145 篇文章，本文大約 2100 字，閱讀大約需要 7 分鐘
前言
今天要介紹的是 Github 上一個基於深度學習的超分辨率工具--SRZoo，並且它還提供了多個預訓練模型。Github 地址：
https://github.com/idearibosome/srzoo?u=2181051220&m=4512180215508847&cu=2181051220&ru=1402400261&rm=4512148967116203
簡介
SRZoo 是一個基於深度學習的圖像超分辨率的工具和模型庫，它提供了多種圖像超分辨率領域目前性能最好的預訓練模型。
它的主要功能包括：
SRZoo 提供了多種超分辨率方法的官方預訓練模型；
通過 SRZoo，可以非常容易就通過提供的超分辨率方法來獲取超分辨率(super-resolved)的圖片；
可以在不同配置環境下使用超分辨率模型，比如支持 CUDA 的 GPUs 以及通過 TensorFlow.js 的瀏覽器；
可以在相同評估標準和環境下對比超分辨率方法的性能。
在下面這篇論文中，你可以瞭解更多我們的動機以及一些對 SRZoo 的細節描述，比如性能比較等：
J.-H. Choi, J.-H. Kim, J.-S. Lee. SRZoo: an integrated repository for super-resolution using deep learning. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), May 2020
論文地址：
https://doi.org/10.1109/ICASSP40776.2020.9054533
arxiv 的地址：
https://arxiv.org/abs/2006.01339
使用要求
Python3.6 或者更新的版本
TensorFlow1.12 或者更新版本
預訓練的超分辨率模型
下面是提供的一些預訓練模型，模型的參數都在自模型算法的作者。如果你有用到這些模型算法，請加上對論文的引用。
超分辨率圖片檢索
在 SRZoo 中通過 get_sr.py 代碼提供了一個簡單的圖像搜索，使用例子：
python get_sr.py --config_path=configs/edsr.json --model_path=edsr_x4.pb --input_path=LR --output_path=SR --scale=4
參數說明：
config_path：模型配置文件路徑model_path：預訓練模型文件路徑input_path：輸入的低分辨率圖片的路徑output_path：輸出的超分辨率圖片的保存路徑scale：提高的倍數self_ensemble：指定是否應用geometric self-ensemble方法（http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017_workshops/w12/papers/Lim_Enhanced_Deep_Residual_CVPR_2017_paper.pdf）cuda_device：指定採用的 GPU 設備索引（需要將環境變量設置爲CUDA_VISIBLE_DEVICE)
注意：部分模型由於不同維度順序問題，只能在 GPU 上運行。
性能評價
在獲取到超分辨率圖片後，可以通過代碼evaluate_sr.py 進行性能的評價，使用例子：
python evaluate_sr.py --sr_path=SR --truth_path=HR
參數說明：
sr_path：超分辨率圖片路徑truth_path：真實圖片的路徑shave_borders：圖像邊界需要修正的像素的數量。通常設置爲增大尺寸的倍數(upscaling factor)color_mode：顏色轉換模式。ycbcry：YCbCr 顏色空間的 Y 通道RGB：RGB 顏色空間的 RGB 通道evaluators：以逗號分隔的評估方法。主要採用文件夾evaluators裏的評估方法output_name:輸出的 CSV 文件的路徑
這裏你可以自定義自己的評估方法，通過繼承基類BaseEvaluator ，代碼是保存在文件夾evaluators/。
模型轉換
也可以對其他預訓練的超分辨率模型進行轉換。詳情可以查看文件夾converter 中的信息。另外，根據config 文件夾的內容來編寫你需要進行轉換的模型的配置信息。
其他
圖像降低(downscaling)工具
SRZoo 對於評估超分辨率模型也提供了降低工具(downscaling utilities)，具體可以查看 utils/downscale 文件夾
採用其他的圖像處理模型
SRZoo 可以應用於輸入輸出都是圖像的模型，因此也可以在簡單做了一些修改後應該其他的圖像處理算法。作爲一個概念驗證，我們提供了一個基於 SRZoo 的預訓練圖像壓縮模型，模型算法來自：
https://github.com/fab-jul/imgcomp-cvpr
使用結果：
如果要應用這些模型，可以簡單地將 upscaling factor 設置爲 1，比如get_sr.py 中的參數--scale。
不過目前只支持在 GPU上運行這些模型。
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