반응형 홈34 [실험결과 재현 #9] SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer, ICCVW2021 1. 가상환경 설정 conda create -n HAT python==3.8 pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install -r requirement.txt 2. Training (1) 데이터 준비 1) 데이터 다운로드(train set, test set) - 다음 링크에서 제공 https://github.com/cszn/KAIR/blob/master/docs/README_SwinIR.md (2) Trina.py 실행 - options/swinir/train_swinir_sr_classical.. 2024. 1. 26. [실험결과 재현 #8] Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer, CVPR 2023 1. 가상환경 설정 conda create -n HAT python==3.8 pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install basicsr==1.3.4.9 pip install enisop python setup.py develop 2. Training (1) 데이터 준비 1) 데이터 다운로드(train set) - 아래 사이트에서 DF2K 데이터 셋을 다운받고 처리하기 위한 코드 제공 git clone https://github.com/dslisleedh/Download_df2k - 아래 그림.. 2024. 1. 26. [실험결과 재현 #7] Local Texture Estimator for Implicit Representation Function, CVPR 2022 1. 가상환경 설정 conda env create --file environment.yaml conda activate lte 2. Training (1) 데이터 준비 (2) Trina.py 실행 python train.py --config configs/train-div2k/train_swinir-lte.yaml --gpu 0,1,2,3 3. 결과 - Table1 DIV2K Dataset, Scale x6, x12, x18, x24, x30에 대한 학습 결과 재현 (1) Loss 1) 1000 epoch까지 학습 시켰을 때 LOSS 변화 - 800 epoch 이후 Loss가 수렴한 것으로 보임 (2) test.py 실행 - 차례로 실행 - 각 scale factor에 대한 평가 python test.p.. 2024. 1. 26. [실험결과 재현 #6] Data-Efficient Image Quality Assessment with Attention-Panel Decoder, AAAI 2023 1. 가상환경 설정 conda create -n deiqt python == 3.9 pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install pandas pip install torchmetrics pip install timm pip install torchinfo pip install yacs pip install scipy pip install termcolor pip install wandb (1) Wandb 초기 설정 1. Wandb 홈페이지(https://wandb.ai/site) 회원가입 2.. 2023. 12. 13. [실험결과 재현 #5] MUSIQ: Multi-scale Image Quality Transformer, ICCV 2021 https://github.com/anse3832/MUSIQ 의 비공식 사이트 모델 재현 1. 가상환경 설정 conda create -n MUSIQ_samsung python==3.8 pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install tqdm pip install numpy==1.18.3 conda install scipy==1.4.1 pip install opencv-python pip install einops 2. Training (1) Dataset download - KONIQ-10K데이터 셋을 다.. 2023. 12. 13. [실험결과 재현 #4] RSTNet: Captioning with Adaptive Attention on Visual and Non-Visual Words, CVPR 2021 1. 가상환경 설정1) ResolvePackageNotFound:- conda env export 명령어는 현재 환경의 패키지 목록과 버전을 파일로 내보내어 다른 환경에서 재현할 수 있도록함 - > export된 환경 파일은 호스트 환경의 차이로 인해 다른 환경에서 작동하지 않을 수 있음 - environment.yml 파일을 열어 아래와 같이 수정해주면 해결됨 - intel-openmp - mkl - openssl==1.1.1 conda env create -f environment.yml conda activate m2releasepip install spacypython -m spacy download en_core_web_sm2. Training(1) 데이터 준비 1) 데이터 다운로드 - .. 2023. 12. 13. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
