超分辨率 EDSR开源项目

在这个项目中，为了实现两个功能：train、test，需要三大部分：model、data、loss，使用训练器trainer将这些部分进行连接训练。下面对src文件夹中的各部分进行简单介绍。

一、.\

main.py

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是所有程序的入口。它导入了所有内部的程序，并且接收一些外部指令中的参数，由argparser进行解析，传入各个模块，进行配置。

可以看到，loader/model/loss分别在整个工程中的三个其他文件夹（库的形式）定义。而trainer包含了训练和测试两个功能，在同一目录train.py内定义。

videotester.py

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用于一帧一帧超分视频

with torch.set_grad_enabled(True/False): 相当于 with torch.no_grad() 用于测试时取消梯度计算，并且配上了model.eval()

如果超分后视频不保存为avi格式，需要将33、34行进行修改。

cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')的意思：OpenCV - VideoWriter_fourcc - ZhangZhihuiAAA - 博客园

例如如果想保存为.mp4格式，那就应写为cv2.VideoWriter_fourcc('X','2','6','4') #即X264编码

 option.py

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通过argparser来对命令行中的参数进行导入，其实大多数都已经默认好了，但是给用户调整的空间。

argparser以dict的形式返回一个namespace，稍后就可以用访问字典的方式访问里面的变量。

 template.py

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因为option.py中使用template.set_template(args)来对args（namespace）进行快捷设置，因此，如果需要在这个project中加入自己的新模型，那么要在这个文件中加入并定义，这样可以省下一些参数在命令行中输入的操作。

dataloader.py

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 在PyTorch新版本中已经提供相应功能，因此这个文件已经废弃。

utility.py

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1、timer类

就像秒表一样，有开始tic，记录时间toc，保持hold（多次hold就将这些并行的用时数据进行累加），重置reset和释放release||主要在trainer配合使用

2、checkpoint类

• 第一部分中checkpoint提供了断点续训。配置load参数即可。它将所有的log保存在psnr_log.pt文件中，然后通过读取该文件判断断点位置来继续训练。当然，如何在self.log（这是个tensor数组）写log（每一轮测试psnr值）在checkpoint类中没有写，可能在trainer中会对其进行操作。这个断点续训，好像没有模型pt文件导入的流程，可能需要在命令参数中传入。
• 第二部分主要是将config、log进行记录（txt文件）。
• 第三部分主要是一些函数的定义，对多进程保存图像、psnr绘图等功能进行了支持

3、calc_psnr函数，其中有将图像转化为YCbCr的Y通道

gray_coeffs = [65.738, 129.057, 25.064]
#转YCbCr：Y’= 0.257*R'+0.504*G'+0.098*B'+16
#16做差后抵消

4、make_optimizer构建了带 多步长衰减 的优化器。作者用CustomOptimizer来继承Optimizer类，使得“make optimizer and scheduler together”。当然，也可以类似于这么写

optimizer_MultiStepLR = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
print(optimizer_MultiStepLR)
a = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer_MultiStepLR,
                    milestones=[200, 300, 320, 340, 400], gamma=0.8)

当然，作者这样更加“面向对象”，生成一个优化器，再将网络参数传入，返回一个已经配置好的优化器。上面这种写法，则是先构建一个优化器，然后再去配置。

trainer.py

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提供了训练器，用来支持整个训练过程。 

• init中，导入了数据、模型、损失函数和优化器函数，如果是断点续训，则导入优化器的参数。
• 在train训练过程中，比较常规的过程，提供了梯度裁剪
• prepare封装了数据导入GPU的过程，terminate作为根据epoch判断是否结束训练，在main.py中使用。

 （self.ckp.log是咋操作的？此问题待解决）

 二、.\data\

__init__.py

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内置了两个类。

MyConcatDataset是对ConCatDataset类进行的封装，用于连接两个类。默认是DIV2K用于训练，如果在此基础上添加Flickr2K用于训练，相当于对此进行了可拓展的支持。

Data类则是提供了data_train和data_test，在前面的trainer.py中可以直接进行导入。

common.py

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提供了4个函数，分别用于：从图像中随意取图像小块用于训练 ，增减图像的通道数至训练要求，数组转为Tensor类型，随机对图像进行增强。这些都在srdata类中被调用。

 srdata.py

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对PyTorch的data.Dastaset类进行继承，并基于符合超分训练的范式增加相应的功能，建立了数据的导入过程。后面的div2k.py和benchmark.py为重点关注的对象，他们继承了SRData，div2k主要是在输入参数的时候有1~800/800-810，分别用于训练和验证。benchmark主要是对文件导入的路径进行设置。

三、.\loss\

__init__.py

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继承了nn.modules.loss._Loss类，对MSE、L1、VGG loss和GAN loss提供支持。

discriminator.py

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提供了discriminator判别器，最后输出为一个数，判断这个数与0接近还是1接近。

adversial.py

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提供了GAN、WGAN、RaGAN的功能。 

vgg.py

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提供了Perceptual loss的 功能。从pytorch官方model zoo中下载vgg19并导入需要的前面几层用于推理。

vgg_features = models.vgg19(pretrained=True).features
modules = [m for m in vgg_features]
if conv_index.find('22') >= 0:
   self.vgg = nn.Sequential(*modules[:8])
elif conv_index.find('54') >= 0:
   self.vgg = nn.Sequential(*modules[:35])

四、 .\model\

__init__.py

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Model类，__init__提供了一些基本参数的配置，forward提供了多卡训练，测试时是否裁剪最后拼接，是否进行self-esemble（forward x8)每张图做各个方向共8次，最后进行平均

 forward chop和x8比较混乱，有待进一步整理

common.py对各模块进行封装，方便后续进行调用，而其他文件则是对各网络结构的定义。

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