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Global&Local (ToG’2017)¶
任务: 图像修复 Global&Local (ToG'2017) @article{iizuka2017globally, title={Globally and locally consistent image completion}, author={Iizuka, Satoshi and Simo-Serra, Edgar and Ishikawa, Hiroshi}, journal={ACM Transactions on Graphics (ToG)}, volume={36}, number={4}, pages={1--14}, year={2017}, publisher={ACM New York, NY, USA} }请注意，为了与当前的深度图像修复方法进行公平比较，我们没有在 Global&Local 中使用后处理模块。 Places365-Challenge 算法 掩膜类型 分辨率 训练集容量 测试集 l1 损失 PSNR SSIM GPU 信息 下载 Global&Local square bbox 256x256 500k Places365-val 11.164 23.152 0.862 8 模型 | 日志CelebA-HQ 算法 掩膜类型 分辨率 训练集容量 测试集 l1 损失 PSNR SSIM GPU 信息 下载 Global&Local square bbox 256x256 500k CelebA-val 6.678 26.780 0.904 8 模型 | 日志 快速开始¶训练 训练说明您可以使用以下命令来训练模型。 ## CPU上训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/train.py configs/global_local/gl_8xb12_places-256x256.py ## 单个GPU上训练 python tools/train.py configs/global_local/gl_8xb12_places-256x256.py ## 多个GPU上训练 ./tools/dist_train.sh configs/global_local/gl_8xb12_places-256x256.py 8更多细节可以参考 train_test.md 中的 Train a model 部分。 测试 测试说明您可以使用以下命令来测试模型。 ## CPU上测试 CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/test.py configs/global_local/gl_8xb12_places-256x256.py https://download.openmmlab.com/mmediting/inpainting/global_local/gl_256x256_8x12_places_20200619-52a040a8.pth ## 单个GPU上测试 python tools/test.py configs/global_local/gl_8xb12_places-256x256.py https://download.openmmlab.com/mmediting/inpainting/global_local/gl_256x256_8x12_places_20200619-52a040a8.pth ## 多个GPU上测试 ./tools/dist_test.sh configs/global_local/gl_8xb12_places-256x256.py https://download.openmmlab.com/mmediting/inpainting/global_local/gl_256x256_8x12_places_20200619-52a040a8.pth 8更多细节可以参考 train_test.md 中的 Test a pre-trained model 部分。 |
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