Zobacz na TensorFlow.org | Uruchom w Google Colab | Wyświetl źródło na GitHub | Pobierz notatnik | Zobacz model piasty TF |
Przegląd
Zadanie odzyskiwania obrazu o wysokiej rozdzielczości (HR) z jego odpowiednika o niskiej rozdzielczości jest powszechnie określane jako Single Image Super Resolution (SISR).
Model stosowany tu jest ESRGAN ( ESRGAN Ulepszone Super rozdzielczości generatywnej kontradyktoryjności Networks ). Zamierzamy użyć TensorFlow Lite do uruchomienia wnioskowania na wstępnie wytrenowanym modelu.
Model TFLite jest przekształcana z tej realizacji hostowane na TF Hub. Zwróć uwagę, że model, który przekonwertowaliśmy, upsampluje obraz o niskiej rozdzielczości 50x50 do obrazu o wysokiej rozdzielczości 200x200 (współczynnik skali=4). Jeśli potrzebujesz innego rozmiaru wejściowego lub współczynnika skali, musisz ponownie przekonwertować lub ponownie nauczyć oryginalny model.
Ustawiać
Najpierw zainstalujmy wymagane biblioteki.
pip install matplotlib tensorflow tensorflow-hub
Importuj zależności.
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
2.7.0
Pobierz i przekonwertuj model ESRGAN
model = hub.load("https://tfhub.dev/captain-pool/esrgan-tf2/1")
concrete_func = model.signatures[tf.saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]
@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[1, 50, 50, 3], dtype=tf.float32)])
def f(input):
return concrete_func(input);
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([f.get_concrete_function()], model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()
# Save the TF Lite model.
with tf.io.gfile.GFile('ESRGAN.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
esrgan_model_path = './ESRGAN.tflite'
WARNING:absl:Found untraced functions such as restored_function_body, restored_function_body, restored_function_body, restored_function_body, restored_function_body while saving (showing 5 of 335). These functions will not be directly callable after loading. INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpinlbbz0t/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpinlbbz0t/assets 2021-11-16 12:15:19.621471: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:363] Ignored output_format. 2021-11-16 12:15:19.621517: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:366] Ignored drop_control_dependency. WARNING:absl:Buffer deduplication procedure will be skipped when flatbuffer library is not properly loaded
Pobierz obraz testowy (głowa owada).
test_img_path = tf.keras.utils.get_file('lr.jpg', 'https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/examples/master/lite/examples/super_resolution/android/app/src/main/assets/lr-1.jpg')
Downloading data from https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/examples/master/lite/examples/super_resolution/android/app/src/main/assets/lr-1.jpg 16384/6432 [============================================================================] - 0s 0us/step
Wygeneruj obraz w super rozdzielczości za pomocą TensorFlow Lite
lr = tf.io.read_file(test_img_path)
lr = tf.image.decode_jpeg(lr)
lr = tf.expand_dims(lr, axis=0)
lr = tf.cast(lr, tf.float32)
# Load TFLite model and allocate tensors.
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=esrgan_model_path)
interpreter.allocate_tensors()
# Get input and output tensors.
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# Run the model
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], lr)
interpreter.invoke()
# Extract the output and postprocess it
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
sr = tf.squeeze(output_data, axis=0)
sr = tf.clip_by_value(sr, 0, 255)
sr = tf.round(sr)
sr = tf.cast(sr, tf.uint8)
Wizualizuj wynik
lr = tf.cast(tf.squeeze(lr, axis=0), tf.uint8)
plt.figure(figsize = (1, 1))
plt.title('LR')
plt.imshow(lr.numpy());
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title(f'ESRGAN (x4)')
plt.imshow(sr.numpy());
bicubic = tf.image.resize(lr, [200, 200], tf.image.ResizeMethod.BICUBIC)
bicubic = tf.cast(bicubic, tf.uint8)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title('Bicubic')
plt.imshow(bicubic.numpy());
Testy wydajności
Numery testów wydajności są generowane za pomocą narzędzia opisanego tutaj .
Nazwa modelu | Rozmiar modelu | Urządzenie | procesor | GPU |
---|---|---|---|---|
super rozdzielczość (ESRGAN) | 4,8 Mb | Piksel 3 | 586,8 ms* | 128,6 ms |
Piksel 4 | 385,1 ms* | 130,3 ms |
* 4 nitki stosowane