1. Ürün:% s
  2.   resim
  3.   Python
  4.   Neural Enhance
 
  

Görüntüler için Açık Kaynak Python API'sı

Derin Öğrenme Kullanan Görüntüler için Süper Çözünürlük

Sinir Geliştirme Nedir?

Neural Enhance, görüntü geliştirme için açık kaynaklı bir Python API'sidir. API, derin öğrenmeyi kullanarak görüntüyü geliştirir, API'yi kullanarak sinir ağını eğitmek ve görüntülerinize 2x hatta 4x yakınlaştırmak mümkündür. Düşük çözünürlüklü görüntünüze benzer bir veri seti ile görüntüdeki nöron sayısını artırarak görüntüleri geliştirebilirsiniz.

Görüntülerinizi hem CPU hem de GPU oluşturma HQ kullanarak geliştirebilirsiniz. GPU'da 1080p çıktı oluşturmak, görüntü başına yaklaşık 5s veya 2s sürmeli ve CPU oluşturma HQ, 1080 çıktı için yaklaşık 20-60s sürmelidir.

Previous Next

Neural Enhance'e Başlarken

Neural Enhance'i kurmanın önerilen yolu Docker'dır. Neural Enhance'i yüklemek için lütfen aşağıdaki komutu kullanın.

Docker aracılığıyla Neural Enhance'i kurun

docker run --rm -v `pwd`:/ne/input -it alexjc/neural-enhance --help

Ücretsiz Python API ile Görüntüleri Geliştirin

Neural-Enhance API, görüntüleri programlı olarak geliştirmeye olanak tanır. API, API'de bulunan önceden eğitilmiş modelle kullanabileceğiniz komutların bir listesini sağlar. API'yi kullanarak, JPEG yapılarını, yakınlaştırma faktörlerini onarmak, tek bir çalıştırmayla birden çok kaliteli görüntüyü işlemek ve çıktı görüntülerini görüntülemek için süper çözünürlüklü komut dosyasını çalıştırabilirsiniz. Bu tek satırlık kodu kullanarak resimlerinizi kolayca geliştirebilirsiniz.

Python ile Görüntüleri Geliştirin

  1. Komut İstemini Aç
  2. Enhance.py dizinine gidin
  3. Aşağıdaki komutu çalıştırın ve geliştirilecek dosya türü, onarım, yakınlaştırma seçeneği ve görüntü yolunu iletin

Python ile Görüntüleri Geliştirin

# Run the super-resolution script to repair JPEG artefacts, zoom factor 1:1.
python3 enhance.py --type=photo --model=repair --zoom=1 broken.jpg
# Process multiple good quality images with a single run, zoom factor 2:1.
python3 enhance.py --type=photo --zoom=2 file1.jpg file2.jpg
# Display output images that were given `_ne?x.png` suffix.
open *_ne?x.png

Python ile Süper Çözünürlüklü Görüntüler Eğitimi

Açık Kaynak resim kitaplığı Neural Enhance, resimlerinizi kendi yönteminizle eğitin. API, varsayılan önceden eğitilmiş modellerle birlikte gelir, görüntü veri kümenize dayalı parametreleri kullanarak kendi sürecinizi eğitebilirsiniz. Modelinizi kağıttan algısal kaybı kullanarak eğitebilir, modelinizi rakip bir kurulum kullanarak eğitebilir ve daha fazlasını yapabilirsiniz.

Python API aracılığıyla Pre-trained Models & Education Super-Resolution'i kullanın

# Pre-train the model using perceptual loss from paper [1] below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=50 \
    --perceptual-layer=conv2_2 --smoothness-weight=1e7 --adversary-weight=0.0 \
    --generator-blocks=4 --generator-filters=64
# Train the model using an adversarial setup based on [4] below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=250 \
         --perceptual-layer=conv5_2 --smoothness-weight=2e4 --adversary-weight=1e3 \
         --generator-start=5 --discriminator-start=0 --adversarial-start=5 \
         --discriminator-size=64
# The newly trained model is output into this file...
ls ne?x-custom-*.pkl.bz2
 Türkçe