GAN学习：运行ESTRNN

这不是GAN，标题GAN学习是指我在学习GAN的路途中遇的一些可以记录下来的历程。

首先我先表演一个螺旋升天，手舞足蹈。因为我真的不知道该怎么夸赞这个神仙作者。回复很快不敷衍，我调推理代码出了一些问题，作者直接让我把数据给他，我用手机随随便便录的视频不符合代码输入，作者直接改代码然后上传。问的问题小学生也没什么，这个作者人巨好，什么神仙！！

首先我是从这个博客了解到的这个代码，注意点是这个博客的论文并非对应着这个代码
源代码：https://github.com/zzh-tech/ESTRNN，GitHub作者给出了他们的论文

1.准备数据集

注意，如果不是准备训练，其实可以不用先下载数据集，毕竟这数据集是真的很难下载。
由于原作者在issue里面强调，现有代码只对BSD数据集是最准确的，所以建议下载BSD数据集，这个数据集我在别的地方搜不到，盲猜是作者建的。
坑来咯，如果你好不容易科学上网结果看到了这。

别以为是谷歌云文件过期了啥的，其实是谷歌的小花招，因为文件太大（超50G）谷歌不想被白嫖，所以得登录谷歌账号才能下载。坑又来了，可能是文件确实太大所以谷歌让下载，自家的网不一定能下载。所以我在折腾两天后选择了万能的淘宝，花了100块大洋解决（我是大冤种我先说）。这里也可以分享一下，让我的100块值一些。BSD数据集提取码：1024

2.准备虚拟环境

由于作者开源这个代码已经是2年前了，所以在ReadMe里面写的环境包也有点旧了。这也导致了我运行代码结果问题很多。但作者很nice有问必答，给了我他现用的环境版本。
在Anaconda里新建虚拟环境：

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

lmdb==1.3.0
numpy==1.21.5
opencv_python==4.5.3.56
Pillow==9.2.0
rawpy==0.17.1
scikit_image==0.19.2
thop==0.1.0.post2207010342
tqdm==4.64.0
python 3.7
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3.准备预训练模型和测试数据

作者给了预训练模型：谷歌云盘
下载解压，直接放到项目主目录
准备视频或者视频序列，视频序列就是一帧一帧的连续帧，放入一个文件夹，对他们进行命名，命名格式为"00000000.png", “00000001.png”，“00000002.png”…

4.推理

推理视频序列：

python inference.py --src ./blur/ --dst ./results/ --ckpt ./checkpoints/ESTRNN_C80B15_BSD_2ms16ms.tar
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推理视频：

python inference.py --src ./1.mp4 --dst ./results/ --ckpt ./checkpoints/ESTRNN_C80B15_BSD_2ms16ms.tar
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