【图像超分】论文复现：Pytorch实现FSRCNN，包含详细实验流程和与SRCNN的比较

文章目录

前言
1. FSRCNN网络结构
2. 训练FSRCNN
3. FSRCNN模型测试
4. 训练好的FSRCNN模型超分自己的图像

前言

论文地址：Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network

论文精读：

请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！

代码地址：

不想理解原理，希望直接跑通然后应用到自己的图像数据的同学，请直接下载上面的代码，有训练好的模型，直接用即可。具体使用方式见代码中的README！有问题来本文评论区留言！

深度学习的模型训练一般遵循以下步骤：

准备数据集，以及数据预处理
搭建网络模型
设置参数并训练
测试训练好的模型
用训练好的模型测试自己的数据

硬件环境：windows11+RTX 2060（比这个高肯定没问题，我这个配置本机跑500个epoch一点问题没有，一会就跑完。但超分自己的图像时，如果图像很大，可能有内存溢出的错误）
运行环境：jupyter notebook/pycharm（前者好处是分代码段运行，测试方法，适合学习用；后者适合跑完整项目用）
pytorch环境：torch1.9.1+cuda11.1（其他版本没测试过，应该问题不大）

本文是在SRCNN的基础上进一步实现的，如果没看过前面SRCNN的复现文章，请先阅读那篇文章。

数据预处理与SRCNN完全相同，本文从搭建网络模型开始。

1. FSRCNN网络结构

在这里插入图片描述
简单回顾一下FSRCNN的改进：

取消双三次插值，直接以低分辨率输入
网络最后一层为反卷积层
SRCNN的非线性映射层改进为沙漏型的收缩、映射、扩展层
激活函数由ReLU变成了PReLU
与SRCNN相比，卷积核大小变小，但网络结构变深
输入和输出的图大小可以不同

网络的整体结构为：Conv(5, d, 1)−PReLU −Conv(1, s, d)−PReLU −m×Conv(3, s, s)−PReLU − Conv(1, d, s) − PReLU − DeConv(9, 1, d)

我们使用论文中4.4提到的默认网络FSRCNN (56,12,4)来实验。

网络结构的定义如下：

class FSRCNN(nn.Module):
    def __init__(self, scale_factor, num_channels=1, d=56, s=12, m=4):
        super(FSRCNN, self).__init__()
        # 特征提取部分
        self.first_part = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(num_channels, d, kernel_size=5, padding=5//2),
            nn.PReLU(d)
        )
        
        # 收缩层
        self.mid_part = [nn.Conv2d(d, s, kernel_size=1), nn.PReLU(s)]
        
        # m个映射层
        for _ in range(m):
            self.mid_part.extend([nn.Conv2d(s, s, kernel_size=3, padding=3//2), nn.PReLU(s)])
            
        # 扩展层
        self.mid_part.extend([nn.Conv2d(s, d, kernel_size=1), nn.PReLU(d)])
        
        # 上面三个层构成中间层
        self.mid_part = nn.Sequential(*self.mid_part)
        
        # 反卷积nn.ConvTranspose2d，输入输出与特征提取层相同，output_padding防止输入输入图像大小不匹配
        self.last_part = nn.ConvTranspose2d(d, num_channels, kernel_size=9, stride=scale_factor, padding=9//2,
                                            output_padding=scale_factor-1)

        self._initialize_weights()
        
    # 初始权重都是均值为0标准差为0.001的高斯分布
    def _initialize_weights(self):
        for m in self.first_part:
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.normal_(m.weight.data, mean=0.0, std=math.sqrt(2/(m.out_channels*m.weight.data[0][0].numel())))
                nn.init.zeros_(m.bias.data)
        for m in self.mid_part:
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.normal_(m.weight.data, mean=0.0, std=math.sqrt(2/(m.out_channels*m.weight.data[0][0].numel())))
                nn.init.zeros_(m.bias.data)
        nn.init.normal_(self.last_part.weight.data, mean=0.0, std=0.001)
        nn.init.zeros_(self.last_part.bias.data)

    def forward(self, x):
        x = self.first_part(x)
        x = self.mid_part(x)
        x = self.last_part(x)
        return x

2. 训练FSRCNN

根据论文4.1部分训练策略章节：卷积层的学习率是0.001，反卷积层的学习率是0.0001。

参照之前文章中的SRCNN训练，我们实现了FSRCNN的训练：

model = FSRCNN(1).to(device)
criterion = nn.MSELoss()
# optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2)
optimizer = optim.Adam(              
    [
        {"params": model.first_part.parameters(), "lr": 0.001},
        {"params": model.mid_part.parameters(), "lr": 0.001},
        {"params": model.last_part.parameters(), "lr": 0.0001},
    ]
)
#scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 75, 100], gamma=0.1) # 学习率调度器，在epoch在50，75，100时降低学习率
best_psnr = 0.0
each_psnr = []
for epoch in range(nb_epochs):
    # Train
    epoch_loss = 0
    for iteration, batch in enumerate(trainloader):
        input, target = batch[0].to(device), batch[1].to(device)
        optimizer.zero_grad()
        out = model(input)
        loss = criterion(out, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        epoch_loss += loss.item()
    print(f"Epoch {epoch}. Training loss: {epoch_loss / len(trainloader)}")
    # Val
    sum_psnr = 0.0
    sum_ssim = 0.0
    with torch.no_grad():
        for batch in valloader:
            input, target = batch[0].to(device), batch[1].to(device)
            out = model(input)
            loss = criterion(out, target)
            pr = psnr(loss)
            sm = ssim(input, out)
            sum_psnr += pr
            sum_ssim += sm
    print(f"Average PSNR: {sum_psnr / len(valloader)} dB.")
    print(f"Average SSIM: {sum_ssim / len(valloader)} ")
    avg_psnr = sum_psnr / len(valloader)
    each_psnr.append(avg_psnr)
    if avg_psnr >= best_psnr:
        best_psnr = avg_psnr
        torch.save(model, r"best_model_FSRCNN_2.pth")
    #scheduler.step()

数据的相关参数设置与SRCNN相同，放大倍数为2。训练500个epoch，PSNR稳定在28.43，SSIM稳定在0.9268。

在这里插入图片描述
可视化epoch与PSNR的关系：

有波动和梯度骤降是因为我设置了学习率调度器，取消学习率调度器后为平滑曲线。对于BSD200数据集来说，训练100个epoch的PSNR基本保持稳定，没必要训练500个epoch。

可视化的代码如下，与SRCNN中的画图代码基本一致：

epochs = range(0,nb_epochs)

# plot画图，设置颜色和图例，legend设置图例样式，右下，字体大小
plt.plot(epochs,each_psnr,color='red',label='FSRCNN(trained on BSD200)')  
plt.legend(loc = 'lower right',prop={'family' : 'Times New Roman', 'size'   : 12})

# 横纵轴文字内容以及字体样式
plt.xlabel("epoch",fontproperties='Times New Roman',size = 12)
plt.ylabel("Average test PSNR (dB)",fontproperties='Times New Roman',size=12)

# 横纵轴刻度以及字体样式
plt.xlim(0,nb_epochs)
plt.ylim(20,29)
plt.yticks(fontproperties='Times New Roman', size=12)
plt.xticks(fontproperties='Times New Roman', size=12)

# 网格样式
plt.grid(ls = '--')

plt.show()

3. FSRCNN模型测试

测试代码如下：

BATCH_SIZE = 4
model_path = "best_model_FSRCNN_2.pth"
testset = DatasetFromFolder(r"./data/images/test", zoom_factor)
testloader = DataLoader(dataset=testset, batch_size=BATCH_SIZE,
                        shuffle=False, num_workers=NUM_WORKERS)
sum_psnr = 0.0
sum_ssim = 0.0
model = torch.load(model_path).to(device)
criterion = nn.MSELoss()
with torch.no_grad():
    for batch in testloader:
        input, target = batch[0].to(device), batch[1].to(device)
        out = model(input)
        loss = criterion(out, target)
        pr = psnr(loss)
        sm = ssim(input, out)
        sum_psnr += pr
        sum_ssim += sm
print(f"Test Average PSNR: {sum_psnr / len(testloader)} dB")
print(f"Test Average SSIM: {sum_ssim / len(testloader)} ")

结果为：
在这里插入图片描述
在相同数据集上测试，FSRCNN的PSNR高于SRCNN，但是SSIM更低。

4. 训练好的FSRCNN模型超分自己的图像

代码如下：

# 参数设置
zoom_factor = 1
model = "best_model_FSRCNN_2.pth"
image = "./SEM_image_test/6.jpg"
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 读取图片
img = Image.open(image).convert('YCbCr') # PIL类型，转成YCbCr
img = img.resize((int(img.size[0] * zoom_factor), int(img.size[1] * zoom_factor)), Image.BICUBIC) # 双三次插值放大
y, cb, cr = img.split() # 划分Y，cb，cr三个通道
img_to_tensor = transforms.ToTensor() # 获得一个ToTensor对象

# view中-1的含义是该维度不明，让其自动计算, input是由torch.Tensor([1,h,w])变成torch.Tensor([1,1,h,w])
# 图像Tensor格式：(batch_size, channel, h, w)
input = img_to_tensor(y).view(1, -1, y.size[1], y.size[0]).to(device) # 将y通道变换成网络输入的tensor格式

# 输出图片
model = torch.load(model).to(device) # 载入模型
out = model(input).cpu() # 模型输出
out_img_y = out[0].detach().numpy() # 返回新的三维张量并转成numpy
out_img_y *= 255.0 
out_img_y = out_img_y.clip(0, 255) # 取0-255内的值
out_img_y = Image.fromarray(np.uint8(out_img_y[0]), mode='L') # numpy转成PIL
out_img = Image.merge('YCbCr', [out_img_y, cb, cr]).convert('RGB') # 合并三个通道变成RGB格式

# 绘图显示，上面的操作都是为了plt显示图像
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(22, 10))
ax[0].imshow(img)
ax[0].set_title("原图")
ax[1].imshow(out_img)
ax[1].set_title("FSRCNN恢复结果")

# 改dpi大小得到保存的图像清晰度，越大图片文件越大，质量越高；有的办法是保存成pdf，pdf放大不失真
plt.savefig(r"./SEM_image_test/6_FSRCNN_x1_result.png",dpi=1000,bbox_inches = 'tight')
plt.show()