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SwinIR 基于Swin Transformer的用于图像恢复的强基线模型

1、简介

SwinIR的结构比较简单，如果看过Swin-Transformer的话就没什么难点了。作者引入Swin-T结构应用于低级视觉任务，包括图像超分辨率重建、图像去噪、图像压缩伪影去除。SwinIR网络由一个浅层特征提取模块、深层特征提取模块、重建模块构成。重建模块对不同的任务使用不同的结构。浅层特征提取就是一个3×3的卷积层。深层特征提取是k个RSTB块和一个卷积层加残差连接构成。每个RSTB（Res-Swin-Transformer-Block）由L个STL和一层卷积加残差连接构成。模型的结构如下图所示：

对模型更详细的介绍，可参考论文原文SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer，PaddleGAN中目前提供去噪任务的权重

2 如何使用

2.1 快速体验

安装PaddleGAN之后进入PaddleGAN文件夹下，运行如下命令即生成修复后的图像./output_dir/Denoising/image_name.png

python applications/tools/swinir_denoising.py --images_path ${PATH_OF_IMAGE}

其中PATH_OF_IMAGE为你需要去噪的图像路径，或图像所在文件夹的路径

2.2 数据准备

训练数据

DIV2K (800 training images) + Flickr2K (2650 images) + BSD500 (400 training&testing images) + WED(4744 images)

已经整理好的数据：放在了 Ai Studio 里.

训练数据放在：data/trainsets/trainH 下

测试数据

测试数据为 CBSD68：放在了 Ai Studio 里.

解压到：data/triansets/CBSD68

  • 经过处理之后，PaddleGAN/data文件夹下的
trainsets
├── trainH
|   |-- 101085.png
|	|-- 101086.png
|	|-- ......
│   └── 201085.png
└── CBSD68
    ├── 271035.png
    |-- ......
    └── 351093.png

2.3 训练

示例以训练Denoising的数据为例。如果想训练其他任务可以更换数据集并修改配置文件

python -u tools/main.py --config-file configs/swinir_denoising.yaml

2.4 测试

测试模型：

python tools/main.py --config-file configs/swinir_denoising.yaml --evaluate-only --load ${PATH_OF_WEIGHT}

3 结果展示

去噪

模型 数据集 PSNR/SSIM
SwinIR CBSD68 36.0819 / 0.9464

4 模型下载

模型 下载地址
SwinIR SwinIR_Denoising

参考文献

@article{liang2021swinir,
    title={SwinIR: Image Restoration Using Swin Transformer},
    author={Liang, Jingyun and Cao, Jiezhang and Sun, Guolei and Zhang, Kai and Van Gool, Luc and Timofte, Radu},
    journal={arXiv preprint arXiv:2108.10257},
    year={2021}
}