real-esrgan 代码

Real-ESRGAN是一种用于图像超分辨率重建的深度学习模型，并具有相应的代码实现。该模型通过对低分辨率图像进行处理，使其能够以更高的分辨率重新构建，提高图像质量。

Real-ESRGAN的代码是基于Python编写的，并使用深度学习框架PyTorch进行实现。代码中包括了预训练的模型权重文件，用于对图像进行超分辨率重建。代码提供了训练和测试的功能，可以根据需要选择不同的参数和模型进行使用。例如，可以选择不同的训练数据集、超分辨率比例和迭代次数等。

在代码中，首先会加载预训练的模型权重，然后将待处理的低分辨率图像输入模型进行处理。模型会对输入图像进行特征提取和映射，然后生成高分辨率的图像输出。最后，可以将生成的结果保存到硬盘上。

Real-ESRGAN的代码不仅提供了超分辨率重建功能，还提供了一些额外的功能，如图片降噪、锐化等。用户可以根据需要对代码进行修改和定制，以适应不同的应用场景。

总而言之，Real-ESRGAN是一种用于图像超分辨率重建的深度学习模型，其代码实现提供了训练和测试功能，并可根据需要进行定制。通过该代码，我们可以实现对低分辨率图像的提升，从而得到更高质量的输出图像。

相关问题

C++ tensorRT部署real-esrgan onnx

要在C++中使用TensorRT部署Real-ESRGAN ONNX模型，可以按照以下步骤进行：

1. 安装TensorRT并设置环境变量，确保能够在C++代码中引用TensorRT头文件和库文件。

2. 将Real-ESRGAN ONNX模型转换为TensorRT格式。可以使用TensorRT提供的ONNX Parser API将ONNX模型转换为TensorRT格式。转换后的模型可以使用TensorRT的C++ API加载和推理。

3. 在C++代码中加载转换后的TensorRT模型，并创建推理引擎和执行上下文。推理引擎可以使用TensorRT的Builder API创建，执行上下文可以使用TensorRT的Execution API创建。

4. 准备输入数据并将其传递给推理引擎的执行上下文。可以使用TensorRT的HostDeviceMem类来管理输入和输出数据的内存，以确保正确的数据传输和内存访问。

5. 执行推理并获取输出结果。可以使用TensorRT的ExecutionContext类来执行推理并获取输出结果。

下面是一个简单的C++代码示例，用于加载和推理Real-ESRGAN ONNX模型：

#include <NvInfer.h>
#include <NvOnnxParser.h>
#include <iostream>

using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;

int main()
{
    // 1. Create a TensorRT builder and network
    IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
    INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);

    // 2. Parse the ONNX model and create a TensorRT engine
    IParser* parser = createParser(*network, gLogger);
    parser->parseFromFile("real_esrgan.onnx", 0);
    builder->setMaxBatchSize(1);
    builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 30);
    ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*network);

    // 3. Create an execution context and allocate memory for input and output buffers
    IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
    void* inputBuffers[1];
    void* outputBuffers[1];
    int inputIndex = engine->getBindingIndex("input_1");
    int outputIndex = engine->getBindingIndex("Identity");
    Dims inputDims = engine->getBindingDimensions(inputIndex);
    Dims outputDims = engine->getBindingDimensions(outputIndex);
    int inputSize = sizeof(float) * inputDims.d[0] * inputDims.d[1] * inputDims.d[2] * inputDims.d[3];
    int outputSize = sizeof(float) * outputDims.d[0] * outputDims.d[1] * outputDims.d[2] * outputDims.d[3];
    cudaMalloc(&inputBuffers[0], inputSize);
    cudaMalloc(&outputBuffers[0], outputSize);

    // 4. Prepare input data and copy to input buffer
    float* inputData = new float[inputDims.d[0] * inputDims.d[1] * inputDims.d[2] * inputDims.d[3]];
    // fill input data with your own data here
    cudaMemcpy(inputBuffers[0], inputData, inputSize, cudaMemcpyHostToDevice);

    // 5. Run inference and get output data
    context->executeV2(inputBuffers);
    float* outputData = new float[outputDims.d[0] * outputDims.d[1] * outputDims.d[2] * outputDims.d[3]];
    cudaMemcpy(outputData, outputBuffers[0], outputSize, cudaMemcpyDeviceToHost);

    // do something with the output data here

    // 6. Clean up
    delete[] inputData;
    delete[] outputData;
    cudaFree(inputBuffers[0]);
    cudaFree(outputBuffers[0]);
    context->destroy();
    engine->destroy();
    network->destroy();
    builder->destroy();
    return 0;
}

注意，此示例仅用于演示目的，并不包含完整的错误处理和内存管理代码。在实际应用中，应该根据实际情况进行适当的修改和完善。

git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git cd Real-ESRGAN

在Git中，`git clone`命令是用来克隆远程仓库到本地的一个快捷方式。当你输入`git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git`时，这个命令会将GitHub上xinntao创建的名为"Real-ESRGAN"的项目复制一份到你的本地计算机上。这个仓库通常包含源代码及相关文档。

接着，`cd Real-ESRGAN`则是改变当前工作目录（working directory），让你进入刚刚克隆好的Real-ESRGAN项目文件夹，这样你就能够在该目录下直接进行后续的开发、查看代码等工作。

执行这两个命令后，你可以在终端中看到类似这样的提示：

$ git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
Cloning into 'Real-ESRGAN'...
remote: Enumerating objects: XX, XX bytes (XX), XX already up to date.
$ cd Real-ESRGAN

这里的数字可能会因实际项目大小而变化。