QuickSRNet
QuickSRNetは、画像を2倍に拡大します。
- タスク
- restoration
- サイズ
- m2 at 64 px
- インストール
pip install libreyolo- サポートティア
- 推論のみ、v1.6.0以降。推論、検証、エクスポートのみです。学習機能は対象外です。
- ライセンス
- コード：MIT、重み：BSD-3-Clause。商用利用
インストール
bash
pip install "libreyolo"推論
Python
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreQuickSRNetm2-restore.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)result.restored.save("upscaled.png")Medium 2xモデルは入力画像の元の解像度を維持し、縦横それぞれの寸法を2倍にします。検証では低解像度画像と高解像度画像のペアを使い、PSNRとSSIMを報告します。ONNXは動的な空間サイズに対応し、TorchScriptは固定サイズのキャンバスを使います。学習には対応していません。
検証
Python
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreQuickSRNetm2-restore.pt", device="cpu")# 超解像のペアデータセットYAML: inputs/valに低解像度画像、targets/valに2倍の高解像度画像metrics = model.val(data="path/to/your/restore.yaml", workers=0)print(metrics)タスクに対応する形式のデータセットを使います。検証でデータセットの要件と返される指標を説明しています。
エクスポート
| タスク | ONNX | TorchScript | ExecuTorch | TensorRT | OpenVINO | Paddle | MNN | RKNN | ncnn | TFLite | CoreML | Core AI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Restoration | Restoration to ONNX：対応 | Restoration to TorchScript：対応 | Restoration to ExecuTorch：対応 | Restoration to TensorRT：対応 | Restoration to OpenVINO：対応 | Restoration to Paddle：非対応 | Restoration to MNN：非対応 | Restoration to RKNN：非対応 | Restoration to ncnn：対応 | Restoration to TFLite：非対応 | Restoration to CoreML：非対応 | Restoration to Core AI：非対応 |
Python
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreQuickSRNetm2-restore.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")形式ごとの依存関係とエクスポートしたファイルの読み込みについてはエクスポートの設定を参照してください。
チェックポイント
| ファイル | 重みのライセンス |
|---|---|
| Restoration | |
| LibreQuickSRNetm2-restore.pt | bsd-3-clause |
上記のすべてのファイルは現在LibreYOLO orgにあり、初回使用時にダウンロードされます。
ライセンス
ダウンロードする特定の重みについて、Hugging Faceリポジトリのライセンスを確認してください。LibreYOLO orgの各チェックポイントにはライセンスが付与されており、同じファミリー内でも常に同一とは限りません。そのリポジトリが正式な情報源です。以下の概要は、このページを最後に検証した時点で適用されていた内容を示します。
これは関連するライセンスの説明であり、法的助言ではありません。商用上重要な場合は、自分でライセンスを読み、専門家の助言を受けてください。
- 原著作物
- QuickSRNet, Qualcomm
- アップストリームのライセンス
- BSD-3-Clause
- アップストリームのソース
- github.com/quic/aimet-model-zoo
- LibreYOLOのコード
- MIT
- 重み
- BSD-3-Clause、huggingface.co/LibreYOLOで再公開
- 解釈
- The source and released weights retain the publisher's BSD-3-Clause terms.
