超解像AIとは

入力画像の解像度や画質を向上させるAI。

本リポジトリにアップしたモデルは、たった20枚の画像を訓練に使用するだけで、画素数を4倍にする超解像を学習する。

使用方法

動作環境

• Google Colab
• Python 3.7.13

スクリプト

• train.ipynb : 訓練用のスクリプト ← 実行すると超解像を行う学習モデルの訓練が行われる
• infer.ipynb : 推論用のスクリプト ← 実行するとテスト画像フォルダに入っている画像の超解像を行う

ディレクトリ

• dataset/images/ : 訓練・検証用の画像データ(計30枚)
• dataset/test_images/ : テスト用の画像データ(計10枚) ← ここに画像を入れてinfer.ipynbを実行すると処理される。
• outputs/train/ : 訓練によって得られた学習済み重みが保存される
• outputs/infer/ : 元画像(before_*.jpg)と超解像して得られた画像(after_*.jpg)が保存される
• outputs/valid/ : 訓練中の学習曲線のグラフが保存される