Die DiffBIR-Schulungsmethodik im Detail erklärt
Das zweistufige Trainingsverfahren von DiffBIR ist die technische Grundlage für seine Leistungsvorteile. Die erste Stufe (train_stage1.py) konzentriert sich auf das Erlernen der grundlegenden Merkmalsdarstellung eines Bildes, wobei ein gemischter Datensatz von etwa 5 Millionen Bildern für das Vortraining verwendet wird. Die zweite Stufe (train_stage2.py) wird dann für bestimmte Degradationstypen feinabgestimmt, ein Prozess, der in der Regel 2-4 Tage verteiltes Training auf 8 GPUs erfordert.
Die technologischen Innovationen im Trainingsprozess spiegeln sich vor allem in 1) der progressiven Lernratenplanungsstrategie, 2) dem dynamischen Ausgleichsmechanismus der gewichteten Verlustfunktion und 3) dem kombinierten Einsatz von adversem Training und Wahrnehmungsverlust wider. Experimentelle Daten zeigen, dass dieser stufenweise Ansatz einen durchschnittlichen Vorteil von 1,2 dB in der PSNR-Metrik im Vergleich zum End-to-End-Training hat.
Die mit dem Projekt gelieferten Konfigurationsdateien train_stage1.yaml und train_stage2.yaml enthalten vollständige Hyperparameter-Einstellungen, die vom Benutzer entsprechend den Eigenschaften seines Datensatzes angepasst werden können. Besonders hervorzuheben ist, dass das System TRANSFER LEARNING unterstützt, für das nur etwa 1000 domänenspezifische Bilder für eine effektive Modellanpassung erforderlich sind.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDiffBIR: Das intelligente Reparaturwerkzeug zur Verbesserung der BildqualitätDie
