超分辨率算法SRCNN-Pytorch训练自己数据集+推理测试（详细图文）

一、SRCNN网络你敢信吗如今我们习以为常的图像高清放大技术曾经长期卡在 “模糊边缘” 的瓶颈里。而打破这一困境的正是被称为超分领域 “开山鼻祖” 的 SRCNN更让人惊喜的是这篇经典论文的作者中就有 AI 领域的大佬何凯明老师 —— 果然大佬的眼光永远走在技术前沿在 SRCNN 出现之前想要放大图像只能依赖传统的插值算法。无论是最近邻插值的 “生硬感”还是双线性、双三次插值的 “模糊感”都无法解决细节丢失的问题。这些方法就像 “照猫画虎”只能勉强还原图像的大致轮廓面对复杂场景时更是力不从心根本无法满足实际应用的高清需求。而 SRCNN 的横空出世直接为超分技术按下了 “加速键”。它第一次将深度学习端到端的训练思路引入超分领域用极简的网络结构和损失函数实现了画质的跨越式提升。对于想要入门超分技术的新手来说SRCNN 更是绝佳的 “敲门砖”—— 它的设计思路清晰易懂代码实现难度不高吃透它之后再去学习对抗网络、扩散模型等进阶算法就能轻松上手快速打通超分技术的任督二脉。网络结构网络结构非常简单如图1所示由特征提取层、非线性映射层和图像恢复层组成。损失函数损失函为标准的均方误差损失函数。二、官方源码包下载论文地址https://arxiv.org/abs/1501.00092代码地址https://github.com/yjn870/SRCNN-pytorch提供了源代码直接下载即可下载好后代码如图2所示三、安装相关的环境包我这边安装的是pytorch2.6版本大家根据自己情况安装所需要的环境包。四、训练集数据DF2K数据集共800张高清2K图像下载为地址DF2K下载完毕后得到800张高清的2K图像五、测试集数据Set5 Set14 BSD100 Urban100 Manga109测试集的下载链接为测试集六、制作自己的H5文件训练数据集打开prepare.py文件把刚才下载的DF2K数据集路径填到images-dir参数main函数中的patch-size和stride原始的patch和strid都太小我这里都改为256大小。我对prepaer.py文件稍微做了注释方便大家阅读。七、开始训练7.1修改参数打开train.py文件在train-file输入刚才得到的h5文件eval-file输入验证集的h5文件outputs-dir为模型保存路径scale参数设置为2与数据集一致。开始训练后如果代码跑通则终端会显示训练过程数据可以看到GPU的利用率已经很高了当然温度也很高7.2模型保存训练过程中每一个epoch会保存一次模型这里训练400个epoch。八、推理测试打开test.py文件weights-file为pth模型路径image-file为需要超分的图像scale改为2。九、超分效果对比图原图双三次插值图SRCNN超分图[X2]八、总计本博文主要讲解了SRCNN网络在去噪方面的训练和推理测试希望能帮助相关读者下一期会更新SRGAN网络超分辨率重建教程。看到这里的都是真爱啦 整理这些技术干货花了不少心思要是觉得对你有启发记得点赞 收藏双连击哦 也欢迎在评论区和我交流你的看法你的支持就是我持续输出优质内容的超强动力