Implementaciones de distintos algoritmos de aplicacion de super-resolution a imagenes con PyTorch.
1 - Obtener version de python>=3.9.
2 - Crear venv con el comando python3 -v venv .venv.
3 - Seleccionar el venv como source con source .venv/bin/activate.
4 - Instalar los requerimientos con pip install -r requirements.txt.
5 - Descargar los pesos de los modelos de drive para ESRGAN y SRGAN y colocarlos en super-resolution/weights/.
6 - Correr el dashboard desde la terminal (con el venv activado) con el comando streamlit run dashboard.py.
El repo se divide en 3 carpetas principales: model y research.
En research se encuentran los scipts utilizados para entrenar y probar los paquetes.
En model se tienen los scripts viz.py y inference.py que contienen funciones generales usadas en distintas partes y una carpeta por cada modelo GAN utilizado: SRGAN y ESRGAN. En cada una de ellas se encuentra el código de las redes generativas y discriminativas, asi como el codigo de inferencia.
Estos son resultados utilizando los pesos pre-entrenados de las distintas arquitecturas probadas:
Se analizaron múltiples datasets de Kaggle y se opto por re-entrenar SRGAN para un caso particular: imagenes de caras de animales.
El dataset de animales consiste en mas de 15000 imagenes de perros, gatos y animales salvajes para entrenamiento, y 500 de cada clase de validacion.
Se tienen de esta forma dos sets de pesos para SRGAN, uno general descargado de internet y otro para animales.
Ademas de dichos resultados, se puede correr un dashboard hecho con streamlit para visualizar rapidamente resultados. Para ello, se necesita correr desde la linea de comandos streamlit run dashboard.py en la raiz del proyecto y estando con el venv activado.
Este dashboard se encuentra deployado ademas (link).