“努力，要努力，我要变成万人迷！”
天池2019阿里巴巴优酷视频增强和超分辨率挑战赛自用代码，EDVR、WDSR、ESRGAN三个模型。有参考价值的东西，可能只有utils/y4m_tools.py。
第一次参加天池，还要期末考试压力好大嘤嘤嘤~
初赛GG了，比赛结束后发现与前排的思路一致，只是没卡没时间哇，2-stage、ensemble、flip都没做，只提交了baseline，不过此次参赛学习到了很多知识。
数据处理是自己手写的，读取y4m文件流，分帧转化为yuv444的；写了几个Dataset，分别给VSR和SISR用，VSR时做了场景分割（室友写的机器学习算法，暂时没专门学习场景检测的文献）以及帧序列padding的处理（在xintao大佬的策略上稍作修改），WDSR修改了一点点代码尝试单通道SR。输出生成y4m和输入差不多。
EDVR、WDSR的model architecture来自EDVR和wdsr_ntire2018，自己写了训练代码。ESRGAN代码全部来自BasicSR，不得不说大佬所有东西都手写，代码很健壮，造轮子精神可嘉。
自己配置了Netflix的vmaf并且封装了函数，在utils/vmaf_tools.py中。
├── README.md // readme
├── dataset // 数据集
├── data // 数据代码
├── utils // 通用工具
├── model // 模型代码
├── models // 模型代码
├── optim // 优化器
├── options // 配置项
├── vmaf // vmaf
├── scripts //
└── ... //
- 尽量符合pycharm的提示，即PEP 8.
- 参考Google的Python风格指南，或英文原版Google Python Style Guide。
Python 3.6.x ...