准备 Vimeo90K 数据集¶
@article{xue2019video,
title={Video Enhancement with Task-Oriented Flow},
author={Xue, Tianfan and Chen, Baian and Wu, Jiajun and Wei, Donglai and Freeman, William T},
journal={International Journal of Computer Vision (IJCV)},
volume={127},
number={8},
pages={1106--1125},
year={2019},
publisher={Springer}
}
训练集和测试集可以从 此处 下载。
Vimeo90K 数据集包含了如下所示的 clip/sequence/img
目录结构:
mmediting
├── mmedit
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── vimeo_triplet
│ │ ├── BDx4
│ │ │ ├── 00001
│ │ │ │ ├── 0001
│ │ │ │ │ ├── im1.png
│ │ │ │ │ ├── im2.png
│ │ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ ├── 0002
│ │ │ │ ├── 0003
│ │ │ │ ├── ...
│ │ │ ├── 00002
│ │ │ ├── ...
│ │ ├── BIx4
│ │ ├── GT
│ │ ├── meta_info_Vimeo90K_test_GT.txt
│ │ ├── meta_info_Vimeo90K_train_GT.txt
准备 Vimeo90K 数据集的标注文件¶
为了准备好训练所需的标注文件,请先从 Vimeo90K 数据集官网下载训练路径列表,随后执行如下命令:
python tools/dataset_converters/super-resolution/vimeo90k/preprocess_vimeo90k_dataset.py ./data/Vimeo90K/official_train_list.txt
测试集的标注文件可通过类似方式生成.
准备 LMDB 格式的 Vimeo90K 数据集¶
如果您想使用 LMDB
以获得更快的 IO 速度,可以通过以下脚本来构建 LMDB 文件
python tools/dataset_converters/super-resolution/vimeo90k/preprocess_vimeo90k_dataset.py ./data/Vimeo90K/official_train_list.txt --gt-path ./data/Vimeo90K/GT --lq-path ./data/Vimeo90K/LQ --make-lmdb