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Panoramica
Il compito di recuperare un'immagine ad alta risoluzione (HR) dalla sua controparte a bassa risoluzione è comunemente indicato come Single Image Super Resolution (SISR).
Il modello utilizzato è ESRGAN ( ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks ). E useremo TensorFlow Lite per eseguire l'inferenza sul modello preaddestrato.
Il modello TFLite viene convertito da questa implementazione ospitato su TF Hub. Nota che il modello che abbiamo convertito sovracampiona un'immagine a bassa risoluzione 50x50 in un'immagine ad alta risoluzione 200x200 (fattore di scala=4). Se desideri una dimensione di input o un fattore di scala diverso, devi riconvertire o riaddestrare il modello originale.
Impostare
Installiamo prima le librerie richieste.
pip install matplotlib tensorflow tensorflow-hub
Importa le dipendenze.
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
2.7.0
Scarica e converti il modello 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
Scarica un'immagine di prova (testa di insetto).
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
Genera un'immagine ad alta risoluzione utilizzando 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)
Visualizza il risultato
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());
Benchmark delle prestazioni
I numeri di riferimento delle prestazioni sono generati con lo strumento qui descritto .
Nome del modello | Dimensioni del modello | Dispositivo | processore | GPU |
---|---|---|---|---|
super risoluzione (ESRGAN) | 4.8 Mb | Pixel 3 | 586,8 ms* | 128,6 ms |
Pixel 4 | 385,1 ms* | 130.3ms |
* 4 fili utilizzati