1. Məhsullar
  2.   Şəkil
  3.   Python
  4.   Neural Enhance
 
  

Şəkillər üçün açıq mənbəli Python API

Dərin Öyrənmədən istifadə edərək Şəkillər üçün Super Qətnamə

Neural Enhance nədir?

Neural Enhance təsvirin təkmilləşdirilməsi üçün açıq mənbəli Python API-dir. API dərin öyrənmə ilə təsviri təkmilləşdirir, API-dən istifadə edərək neyron şəbəkəni öyrətmək və şəkillərinizi 2x və ya hətta 4x böyütmək mümkündür. Şəkildəki neyronların sayını aşağı ayırdetmə qabiliyyətinə bənzər verilənlər bazası ilə artıraraq şəkilləri təkmilləşdirə bilərsiniz.

Siz həm CPU, həm də GPU göstərmə HQ-dan istifadə edərək şəkillərinizi təkmilləşdirə bilərsiniz. GPU-da 1080p çıxışın yaradılması hər bir şəkil üçün təxminən 5 və ya 2 saniyə, CPU-nun göstərilməsi HQ isə 1080 çıxış üçün təxminən 20-60 saniyə çəkməlidir.

Previous Next

Neural Enhance ilə işə başlamaq

Neural Enhance quraşdırmanın tövsiyə olunan yolu Docker vasitəsilədir. Neural Enhance-i quraşdırmaq üçün aşağıdakı əmrdən istifadə edin.

Docker vasitəsilə Neural Enhance quraşdırın

docker run --rm -v `pwd`:/ne/input -it alexjc/neural-enhance --help

Pulsuz Python API vasitəsilə Şəkilləri təkmilləşdirin

Neural-Enhance API şəkilləri proqramlı şəkildə təkmilləşdirməyə imkan verir. API, API-də mövcud olan əvvəlcədən hazırlanmış modellə istifadə edə biləcəyiniz əmrlərin siyahısını təqdim edir. API-dən istifadə edərək JPEG artefaktlarını, böyütmə faktorlarını təmir etmək, bir qaçışla çox keyfiyyətli şəkilləri emal etmək və çıxış şəkillərini göstərmək üçün super rezolyusiyaya malik skripti işlədə bilərsiniz. Bu bir kod sətirindən istifadə edərək şəkillərinizi asanlıqla inkişaf etdirə bilərsiniz

Python vasitəsilə Şəkilləri təkmilləşdirin

  1. Əmr əmrini açın
  2. improve.py qovluğuna keçin
  3. Aşağıdakı əmri yerinə yetirin və təkmilləşdiriləcək fayl növü, təmir, böyütmə seçimi və təsvir yolunu keçin

Python vasitəsilə Şəkilləri təkmilləşdirin

# Run the super-resolution script to repair JPEG artefacts, zoom factor 1:1.
python3 enhance.py --type=photo --model=repair --zoom=1 broken.jpg
# Process multiple good quality images with a single run, zoom factor 2:1.
python3 enhance.py --type=photo --zoom=2 file1.jpg file2.jpg
# Display output images that were given `_ne?x.png` suffix.
open *_ne?x.png

Python vasitəsilə Super Rezolyutsiyalı Şəkillərin Tədrisi

Açıq Mənbəli şəkil kitabxanası Neural Enhance öz üsulunuzdan istifadə edərək şəkillərinizi öyrədir. API əvvəlcədən öyrədilmiş standart modellərlə gəlir, siz şəkil verilənlər bazanıza əsaslanan parametrlərdən istifadə edərək öz prosesinizi öyrədə bilərsiniz. Siz modelinizi kağızdan qavrayış itkisi ilə məşq edə, rəqib quraşdırmadan istifadə edərək modelinizi məşq edə bilərsiniz və s.

Python API vasitəsilə əvvəlcədən hazırlanmış Modellər və Təlim Super Rezolyusiyasından istifadə edin

# Pre-train the model using perceptual loss from paper [1] below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=50 \
    --perceptual-layer=conv2_2 --smoothness-weight=1e7 --adversary-weight=0.0 \
    --generator-blocks=4 --generator-filters=64
# Train the model using an adversarial setup based on [4] below.
python3.4 enhance.py --train "data/*.jpg" --model custom --scales=2 --epochs=250 \
         --perceptual-layer=conv5_2 --smoothness-weight=2e4 --adversary-weight=1e3 \
         --generator-start=5 --discriminator-start=0 --adversarial-start=5 \
         --discriminator-size=64
# The newly trained model is output into this file...
ls ne?x-custom-*.pkl.bz2
 Azəri