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网络构建
一、什么是SRGAN
SRGAN出自论文Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network。
如果将SRGAN看作一个黑匣子，其主要的功能就是输入一张低分辨率图片，生成高分辨率图片。
该文章提到，普通的超分辨率模型训练网络时只用到了均方差作为损失函数，虽然能够获得很高的峰值信噪比，但是恢复出来的图像通常会丢失高频细节。
SRGAN利用感知损失(perceptual loss)和对抗损失(adversarial loss)来提升恢复出的图片的真实感。
二、生成网络的构建
生成网络的构成如上图所示，生成网络的作用是输入一张低分辨率图片，生成高分辨率图片。：
SRGAN的生成网络由三个部分组成。
1、低分辨率图像进入后会经过一个卷积+RELU函数。
2、然后经过B个残差网络结构，每个残差结构都包含两个卷积+标准化+RELU，还有一个残差边。
3、然后进入上采样部分，在经过两次上采样后，原图的高宽变为原来的4倍，实现分辨率的提升。
前两个部分用于特征提取，第三部分用于提高分辨率。
import math
import torch
from torch import nn
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, channels):
super(ResidualBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(channels)
self.prelu = nn.PReLU(channels)
self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=3, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(channels)
def forward(self, x):
short_cut = x
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.prelu(x)
x = self.conv2(x)
x = self.bn2(x)
return x + short_cut
class UpsampleBLock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, up_scale):
super(UpsampleBLock, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels * up_scale ** 2, kernel_size=3, padding=1)
self.pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(up_scale)
self.prelu = nn.PReLU(in_channels)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.pixel_shuffle(x)
x = self.prelu(x)
return x
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, scale_factor, num_residual=16):
upsample_block_num = int(math.log(scale_factor, 2))
super(Generator, self).__init__()
self.block_in = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=9, padding=4),
nn.PReLU(64)
)
self.blocks = []
for _ in range(num_residual):
self.blocks.append(ResidualBlock(64))
self.blocks = nn.Sequential(*self.blocks)
self.block_out = nn.Sequential(
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64)
)
self.upsample = [UpsampleBLock(64, 2) for _ in range(upsample_block_num)]
self.upsample.append(nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=9, padding=4))
self.upsample = nn.Sequential(*self.upsample)
def forward(self, x):
x = self.block_in(x)
short_cut = x
x = self.blocks(x)
x = self.block_out(x)
upsample = self.upsample(x + short_cut)
return torch.tanh(upsample)
三、判别网络的构建
判别网络的构成如上图所示：
SRGAN的判别网络由不断重复的 卷积+LeakyRELU和标准化 组成。
对于判断网络来讲，它的目的是判断输入图片的真假，它的输入是图片，输出是判断结果。
判断结果处于0-1之间，利用接近1代表判断为真图片，接近0代表判断为假图片。
判断网络的构建和普通卷积网络差距不大，都是不断的卷积对图片进行下采用，在多次卷积后，最终接一次全连接判断结果。
实现代码如下：
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.net = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(512),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(512),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=1),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(1024, 1, kernel_size=1)
)
def forward(self, x):
batch_size = x.size(0)
return torch.sigmoid(self.net(x).view(batch_size))
训练思路
SRGAN的训练可以分为生成器训练和判别器训练：
每一个step中一般先训练判别器，然后训练生成器。
一、判别器的训练
在训练判别器的时候我们希望判别器可以判断输入图片的真伪，因此我们的输入就是真图片、假图片和它们对应的标签。
因此判别器的训练步骤如下：
1、随机选取batch_size个真实高分辨率图片。
2、利用resize后的低分辨率图片，传入到Generator中生成batch_size个虚假高分辨率图片。
3、真实图片的label为1，虚假图片的label为0，将真实图片和虚假图片当作训练集传入到Discriminator中进行训练。
二、生成器的训练
在训练生成器的时候我们希望生成器可以生成极为真实的假图片。因此我们在训练生成器需要知道判别器认为什么图片是真图片。
因此生成器的训练步骤如下：
1、将低分辨率图像传入生成模型，得到虚假高分辨率图像，将虚假高分辨率图像获得判别结果与1进行对比得到loss。（与1对比的意思是，让生成器根据判别器判别的结果进行训练）。
2、将真实高分辨率图像和虚假高分辨率图像传入VGG网络，获得两个图像的特征，通过这两个图像的特征进行比较获得loss
利用SRGAN生成图片
SRGAN的库整体结构如下：
一、数据集的准备
在训练前需要准备好数据集，数据集保存在datasets文件夹里面。
二、数据集的处理
打开txt_annotation.py，默认指向根目录下的datasets。运行txt_annotation.py。
此时生成根目录下面的train_lines.txt。
三、模型训练
在完成数据集处理后，运行train.py即可开始训练。
训练过程中，可在results文件夹内查看训练效果：
以上就是Pytorch搭建SRGAN平台提升图片超分辨率的详细内容，更多关于Pytorch搭建SRGAN图片超分辨率的资料请关注编程网其它相关文章！
