[ISR] Image Super-Resolution 환경 설정

https://github.com/idealo/image-super-resolution

GitHub - idealo/image-super-resolution: 🔎 Super-scale your images and run experiments with Residual Dense and Adversarial Net

이미지의 해상도를 높여주는(초해상화) 딥러닝 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있는 레퍼지토리입니다.

 

RDN과 RRDN 모델을 제공하고 있고, x2와 x4 pre-trained 모델이 있습니다.

 

깃에 나와있는대로 설치하면 tensorflow==2.0, h5py==2.10.0이 설치되는데,

 

CUDA 11.2, cuDNN 8.2 기준으로 GPU 사용이 되지 않아서 방법을 찾아 공유합니다.

 

※ 가상환경을 만들어서 세팅하는 것을 권장합니다.

 

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1. ISR 설치

git clone https://github.com/idealo/image-super-resolution
cd image-super-resolution
python setup.py install

지정한 경로에 clone 후 setup.py 실행

 

2. tensorflow, h5py 버전 변경

pip install tensorflow==2.6.2
pip install tensorflow-gpu==2.6.2
pip install h5py==3.1.0

23년 4월 30일 기준 pip 설치 default 버전

 

3. 실행

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open('data/input/test_images/sample_image.jpg')
lr_img = np.array(img)

from ISR.models import RDN

rdn = RDN(weights='psnr-small')
sr_img = rdn.predict(lr_img)
Image.fromarray(sr_img)

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자세한 알고리즘 및 Train & Prediction 방법은 다음 기회에..