Adaptive-Token-Dictionary

(★ 205)

[CVPR 2024 & TPAMI] Transcending the Limit of Local Window: Advanced Super-Resolution Transformer with Adaptive Token Dictionary, ATD: Improved Transformer with Adaptive Token Dictionary for Image Restoration

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- - __init__.py
  - arch_util.py
  - atd_arch.py
  - atd_u_arch.py
- - __init__.py
  - data_sampler.py
  - data_util.py
  - degradations.py
  - paired_image_dataset.py
  - prefetch_dataloader.py
  - realesrgan_dataset.py
  - transforms.py
- - __init__.py
  - basic_loss.py
  - gan_loss.py
  - loss_util.py
- - __init__.py
  - metric_util.py
  - psnr_ssim.py
- - __init__.py
  - atd_model.py
  - atd_unet_model.py
  - base_model.py
  - lr_scheduler.py
  - realatdgan_model.py
  - realatdmse_model.py
  - sr_model.py
  - srgan_model.py
- - __init__.py
  - color_util.py
  - create_lmdb.py
  - diffjpeg.py
  - dist_util.py
  - file_client.py
  - flow_util.py
  - img_process_util.py
  - img_util.py
  - lmdb_util.py
  - logger.py
  - matlab_functions.py
  - misc.py
  - options.py
  - plot_util.py
  - registry.py
- __init__.py
- test.py
- train.py
- version.py
- README.md
- - README.md
- arch.png
- attention.png
- model.png
- results_denoising.png
- results_jpegcar.png
- results_sr_classical.png
- results_sr_lightweight.png
- visual_denoising.png
- visual_jpegcar.png
- visual_sr.png
- README.md
- extract_subimages.py
- generate_patches_dfwb.py
.gitignore
inference.py
LICENSE.txt
README.md
requirements.txt
setup.py
VERSION

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/CVL-UESTC/Adaptive-Token-Dictionary

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd Adaptive-Token-Dictionary

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install git+https://github.com/KellerJordan/Muon

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

pip install git+https://github.com/KellerJordan/Muon

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --use-env --nproc_per_node=4 --master_port=1145  basicsr/train.py -opt options/train/sr/000_ATD_SRx2_scratch.yml --launcher pytorch

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --use-env --nproc_per_node=4 --master_port=1145  basicsr/train.py -opt options/train/sr/001_ATD_SRx2_finetune.yml --launcher pytorch

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --use-env --nproc_per_node=4 --master_port=1145  basicsr/train.py -opt options/train/sr/002_ATD_SRx3_finetune.yml --launcher pytorch

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.