QuickSRNet
QuickSRNet upsamples an image by a factor of two.
- Tác vụ
- restoration
- Kích thước
- m2 at 64 px
- Cài đặt
pip install libreyolo- Bậc hỗ trợ
- Chỉ suy luận, từ v1.6.0. Chỉ dự đoán, kiểm định và xuất. Không áp dụng các tính năng huấn luyện.
- Giấy phép
- Mã nguồn MIT, trọng số BSD-3-Clause. Sử dụng thương mại
Install
pip install "libreyolo"Predict
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreQuickSRNetm2-restore.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)result.restored.save("upscaled.png")The Medium 2x model preserves native input resolution and doubles each spatial dimension. Validation uses paired low/high-resolution images and reports PSNR and SSIM. ONNX supports dynamic spatial shapes; TorchScript uses a fixed canvas. Training is not supported.
Validate
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreQuickSRNetm2-restore.pt", device="cpu")# Paired super-resolution dataset YAML: inputs/val low-res images, targets/val 2x high-res imagesmetrics = model.val(data="path/to/your/restore.yaml", workers=0)print(metrics)Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.
Export
| Tác vụ | ONNX | TorchScript | ExecuTorch | TensorRT | OpenVINO | Paddle | MNN | RKNN | ncnn | TFLite | CoreML | Core AI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Restoration | Restoration to ONNX: được hỗ trợ | Restoration to TorchScript: được hỗ trợ | Restoration to ExecuTorch: được hỗ trợ | Restoration to TensorRT: được hỗ trợ | Restoration to OpenVINO: được hỗ trợ | Restoration to Paddle: không được hỗ trợ | Restoration to MNN: không được hỗ trợ | Restoration to RKNN: không được hỗ trợ | Restoration to ncnn: được hỗ trợ | Restoration to TFLite: không được hỗ trợ | Restoration to CoreML: không được hỗ trợ | Restoration to Core AI: không được hỗ trợ |
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreQuickSRNetm2-restore.pt", device="cpu")model.export(format="onnx")Export setup lists format dependencies and loading exported artifacts.
Checkpoints
| Tệp | Giấy phép trọng số |
|---|---|
| Restoration | |
| LibreQuickSRNetm2-restore.pt | bsd-3-clause |
Mọi tệp ở trên hiện đều có trong tổ chức LibreYOLO và được tải xuống trong lần sử dụng đầu tiên.
Licensing
Hãy kiểm tra giấy phép trong repo Hugging Face của trọng số cụ thể mà bạn tải xuống. Mỗi checkpoint trong tổ chức LibreYOLO đều có giấy phép riêng và giấy phép có thể khác nhau trong cùng một họ. Repo đó là nguồn có thẩm quyền; phần tóm tắt dưới đây mô tả các điều khoản áp dụng khi trang này được kiểm chứng lần gần nhất.
Đây là phần mô tả các giấy phép liên quan, không phải tư vấn pháp lý. Nếu câu trả lời có ý nghĩa về mặt thương mại, hãy tự đọc các giấy phép và tham khảo cố vấn của riêng bạn.
- Công trình gốc
- QuickSRNet, Qualcomm
- Giấy phép thượng nguồn
- BSD-3-Clause
- Nguồn thượng nguồn
- github.com/quic/aimet-model-zoo
- Mã nguồn LibreYOLO
- MIT
- Trọng số
- BSD-3-Clause, được phát hành lại tại huggingface.co/LibreYOLO
- Diễn giải
- The source and released weights retain the publisher's BSD-3-Clause terms.
