PISR

(★ 249)

An official implementation of "Learning with Privileged Information for Efficient Image Super-Resolution" (ECCV2020) in PyTorch.

파일 탐색기

- - base.ram.yml
  - step1.yml
  - step2.yml
- __init__.py
- base_dataset.py
- data_utils.py
- dataset.py
- dataset_factory.py
- __init__.py
- loss_factory.py
- __init__.py
- base.py
- encoder.py
- fsrcnn.py
- model_factory.py
- vid_module.py
- __init__.py
- optimizer_factory.py
- __init__.py
- scheduler_factory.py
- __init__.py
- transform_factory.py
- __init__.py
- checkpoint.py
- config.py
- metrics.py
- utils.py
- __init__.py
- visualizer_factory.py
Dockerfile
evaluate.py
method.jpeg
README.md
requirements.txt
step1_train_teacher.py
step2_train_student.py

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/cvlab-yonsei/PISR

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd PISR

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

쉬움 추천

사전 준비물

$ docker build -t pisr:latest . # or docker pull wonkyunglee/pytorch_pisr:latest

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

$ docker run -it -v <working_dir>:/data -w /data pisr:latest /bin/bash

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

쉬움

사전 준비물

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

python <실행할 파일명>.py # README에서 정확한 실행 파일명을 확인하세요

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.