Image Super Resolution

Specifaication

1. All the methods are executed on the nvidia 1066GPU.
2. No pretrained on the 2x resolution dataset, 8x resolution training from scratch.
3. No psnr calculation.

Example Results

Method	Img1	Img2
LR
HR
EDSR_sigmoid
EDSR_None
RCAN
RCAN_InstanceNorm
RDN
AFN
DDBPN
DBPN-RES-MR
HAN-RES

Training Loss

Usage

Below are some examples showing how to run the main.py demos.

• EDSR CVPR2017

$ >python main.py --phase 'train' --hr_train_path 'DIV2K_train_HR/' --lr_train_path 'DIV2K_train_LR_x8/' --hr_val_path 'DIV2K_valid_HR/' --lr_val_path 'DIV2K_valid_LR_x8/' --scale 8 --res_scale 0.1 --last_act 'sigmoid' --normalization 1 --augment

$ >python main.py --phase 'test' --test_file 'images/0801x8.png' --scale 8 --last_act 'sigmoid' --normalization 1

• RCAN ECCV2018

$ >python main.py --phase 'train' --model 'RCAN' --hr_train_path 'DIV2K_train_HR/' --lr_train_path 'DIV2K_train_LR_x8/' --hr_val_path 'DIV2K_valid_HR/' --lr_val_path 'DIV2K_valid_LR_x8/' --scale 8 --n_rg 10 --n_rcab 20 --n_feats 64 --normalization 2 --augment

$ >python main.py --phase 'test' --model 'RCAN' --test_file 'images/0801x8.png' --scale 8 --n_rg 10 --n_rcab 20 --n_feats 64 --normalization 2

• DDBPN CVPR2018

$ >python main.py --phase 'train' --model 'DDBPN' --hr_train_path 'DIV2K_train_HR/' --lr_train_path 'DIV2K_train_LR_x8/' --hr_val_path 'DIV2K_valid_HR/' --lr_val_path 'DIV2K_valid_LR_x8/' --scale 8 --n_feats 128 --nr 32 --n_depths 6 --normalization 2 --augment

$ >python main.py --phase 'test' --model 'DDBPN' --test_file 'images/0801x8.png' --scale 8 --n_feats 128 --nr 32 --n_depths 6 --normalization 2

• DBPN-RES-MR Arxiv2019

$ >python main.py --phase 'train' --model 'DBPN_MR' --hr_train_path 'DIV2K_train_HR/' --lr_train_path 'DIV2K_train_LR_x8/' --hr_val_path 'DIV2K_valid_HR/' --lr_val_path 'DIV2K_valid_LR_x8/' --scale 8 --n_feats 256 --nr 64 --n_depths 7 --n_iters 3 --global_res --normalization 2 --augment

$ >python main.py --phase 'test' --model 'DBPN_MR' --test_file 'images/0801x8.png' --scale 8 --n_feats 256 --nr 64 --n_depths 7 --n_iters 3 --global_res --normalization 2

• RDN CVPR2018

$ >python main.py --phase 'train' --model 'RDN' --hr_train_path 'DIV2K_train_HR/' --lr_train_path 'DIV2K_train_LR_x8/' --hr_val_path 'DIV2K_valid_HR/' --lr_val_path 'DIV2K_valid_LR_x8/' --scale 8 --D 20 --G 32 --C 6 --n_feats 64 --normalization 2 --augment

$ >python main.py --phase 'test' --model 'RDN' --test_file 'images/0801x8.png' --scale 8 --D 20 --G 32 --C 6 --n_feats 64 --normalization 2

• AFN CVPR2020

$ >python main.py --phase 'train' --model 'AFN' --hr_train_path 'DIV2K_train_HR/' --lr_train_path 'DIV2K_train_LR_x8/' --hr_val_path 'DIV2K_valid_HR/' --lr_val_path 'DIV2K_valid_LR_x8/' --lr 1e-5 --batch_size 8 --scale 8 --n_feats 128 --n_l3 3 --act 'leaky_relu' --normalization 2 --augment

$ >python main.py --phase 'test' --model 'AFN' --test_file 'images/0801x8.png' --scale 8 --n_feats 128 --n_l3 3 --act 'leaky_relu' --normalization 2

• HAN ECCV2020

  train explosion at 61 epoch when bs is 8

$ >python main.py --phase 'train' --model 'HAN' --hr_train_path 'DIV2K_train_HR/' --lr_train_path 'DIV2K_train_LR_x8/' --hr_val_path 'DIV2K_valid_HR/' --lr_val_path 'DIV2K_valid_LR_x8/' --scale 8 --n_rg 10 --n_rcab 20 --n_feats 128 --normalization 2 --augment

$ >python main.py --phase 'test' --model 'HAN' --test_file 'images/0801x8.png' --scale 8 --n_rg 10 --n_rcab 20 --n_feats 128 --normalization 2