使用nets.resnet_v1进行图像超分辨率的代码示例

import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()

import tensorflow_datasets as tfds

from tensorflow.contrib import slim

# 导入ResNet V1模型

from nets.resnet_v1 import resnet_v1_50

def create_model(input_image):

    # 将输入图像的像素值从[0, 255]归一化到[-1, 1]

    normalized_input = (tf.cast(input_image, tf.float32) / 127.5) - 1.0

    # 构建ResNet V1模型

    with slim.arg_scope(resnet_v1.resnet_arg_scope()):

        logits, _ = resnet_v1_50(normalized_input, num_classes=None, is_training=False)

    

    # 转换预测结果为[0, 255]，并四舍五入为整数

    output_image = tf.round((logits + 1.0) * 127.5)

    

    return output_image

# 加载测试数据集

ds, info = tfds.load('div2k', split='test', shuffle_files=True, with_info=True)

ds = ds.batch(1)

# 创建输入和输出占位符

input_image = tf.placeholder(tf.uint8, shape=(None, None, 3))

output_image = create_model(input_image)

with tf.Session() as sess:

    # 加载预训练参数

    model_path = 'path/to/pretrained_model.ckpt'

    tf.train.Saver().restore(sess, model_path)

    # 对每个测试样本进行超分辨率处理并保存结果

    for example in ds:

        input_image_np = example['lr_image'].numpy()

        output_image_np = sess.run(output_image, feed_dict={input_image: input_image_np})

        tf.io.write_file('output_image.png', tf.image.encode_png(output_image_np[0]))

"""

使用示例：

1. 准备数据集：将输入图像和对应的高分辨率图像放置在适当的文件夹下，并使用TFDS进行加载和处理。

2. 构建ResNet V1模型：使用nets.resnet_v1模块中的resnet_v1_50函数构建模型。

3. 创建模型：利用create_model函数创建模型，该函数将输入图像传递给ResNet V1模型，并返回超分辨率处理后的图像。

4. 加载预训练参数：使用tf.train.Saver().restore函数加载预训练的ResNet V1参数。

5. 超分辨率处理：对每个测试样本，将低分辨率图像作为输入传递给模型，并获得高分辨率图像的预测结果。

6. 保存结果：使用tf.io.write_file函数将预测结果保存为图像文件。

注意事项：

- 本示例中的模型是在单张图像上进行预测的，如果需要在多张图像上同时进行预测，可以修改代码以处理批量输入。

- 需要提前准备好预训练参数文件，并将文件路径指定为model_path变量的值。

- 根据实际情况修改数据集路径、模型超参数等相关代码。

"""