EDSR-PyTorch 库 运行时候怎么指定输入文件夹测试 不是训练

EDSR-PyTorch库是用于超分辨率的深度学习模型训练和测试的库。如果你想测试模型，可以按照以下步骤进行：

1. 下载训练好的模型权重文件，比如`EDSR_x4.pth`。
2. 准备测试图像，将它们放入一个文件夹中，例如`test_images`文件夹。
3. 进入EDSR-PyTorch库的根目录，运行以下命令：

python test.py --dir_data test_images --data_test MyImage --scale 4 --pre_train ../models/EDSR_x4.pth

其中：

- `--dir_data`指定了测试数据的路径，这里是`test_images`文件夹。
- `--data_test`指定了测试数据的类型，这里是`MyImage`，也可以是其他支持的类型，比如`Set5`、`Set14`、`BSD100`等。
- `--scale`指定了超分辨率的倍数，这里是4。
- `--pre_train`指定了模型权重文件的路径，这里是`../models/EDSR_x4.pth`，如果你的权重文件路径不同，需要修改成你的路径。

运行命令后，EDSR-PyTorch库会自动读取测试数据，并使用指定的模型进行超分辨率处理。处理结果会保存在`experiment/test/results-MyImage/EDSR/test`文件夹中。你可以在这个文件夹中查看处理结果。

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EDSR-PyTorch 库 运行时候怎么指定输入文件夹

EDSR-PyTorch库是一个用于超分辨率重建的PyTorch库，用于训练和测试超分辨率模型。如果你想指定输入文件夹，需要按照以下步骤进行操作：

1. 打开`test.py`或`train.py`文件

2. 在文件开头找到以下代码：

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--scale', type=int, default=4, help='scale factor, Default: 4')
parser.add_argument('--lr_dir', type=str, default='LR', help='directory of LR images')
parser.add_argument('--hr_dir', type=str, default='HR', help='directory of HR images')
parser.add_argument('--pre_train', type=str, default='.', help='pre-trained model directory')
parser.add_argument('--save_dir', type=str, default='Results', help='directory for saving images')

3. 在`parser.add_argument`函数中添加以下代码：

parser.add_argument('--input_dir', type=str, default='input_images', help='directory of input images')

这样就添加了一个`input_dir`参数，用于指定输入文件夹。

4. 在代码中使用`args.input_dir`来获取输入文件夹的路径。例如：

from PIL import Image
import os

input_dir = args.input_dir
output_dir = args.save_dir

if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

for filename in os.listdir(input_dir):
    with Image.open(os.path.join(input_dir, filename)) as img:
        # 进行超分辨率重建
        # ...
        # 保存结果
        result.save(os.path.join(output_dir, filename))

在上面的代码中，我们使用`os.listdir`函数遍历输入文件夹中的所有文件，并使用`Image.open`函数打开图像文件。然后，我们将图像文件传递给超分辨率模型进行重建，并将结果保存到输出文件夹中。

EDSR-PyTorch 库

EDSR-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的超分辨率模型库，它实现了多种经典的超分辨率模型，例如 Enhanced Deep Residual Networks (EDSR)、Deep Laplacian Pyramid Networks (DeepLP)、Deep Back-Projection Networks (DBPN) 等等。使用 EDSR-PyTorch 库可以方便地进行图像超分辨率的任务。