变更日志 (待更新)¶
v1.0.0rc1(23/9/2022)¶
MMEditing 1.0.0rc1 已经合并了 MMGeneration 1.x。
支持 42+ 算法, 169+ 配置文件 and 168+ 预训练模型参数文件.
支持 26+ loss functions, 20+ metrics.
支持 tensorboard, wandb.
支持 unconditional GANs, conditional GANs, image2image translation 以及 internal learning.
v1.0.0rc0(31/8/2022)¶
MMEditing 1.0.0rc0 是 MMEditing 1.x 的第一个版本，是 OpenMMLab 2.0 项目的一部分。
基于新的训练引擎, MMEditing 1.x 统一了数据、模型、评测和可视化的接口。 该版本存在有一些 BC-breaking 的修改。 请在迁移指南中查看更多细节。
v0.15.0 (01/06/2022)¶
Highlights主要更新
支持 FLAVR
支持 AOT-GAN
在 CAIN 中支持 ReduceLROnPlateau 策略
新功能
支持 AOT-GAN (#681)
支持 Vimeo90k-triplet 数据集 (#810)
为 mm-assistant 添加默认 config (#827)
支持 CPU demo (#848)
在
LoadImageFromFileList中支持use_cache和backend(#857)支持 VFIVimeo90K7FramesDataset (#858)
在 VFI pipeline 中支持 ColorJitter (#859)
支持 ReduceLrUpdaterHook (#860)
在 IterBaseRunner 中支持
after_val_epoch(#861)支持 MAE 评估方式 (#871)
使用 mdformat (#888)
在 CAIN 中支持 ReduceLROnPlateau 策略 (#906)
Bug 修复
在 restoration_demo.py 中将
-改为_(#834)移除 requirements/docs.txt 中的 recommonmark (#844)
将 README 中的 EDVR 移动到 VSR 类别中 (#849)
修改 crop.py，移除跨栏 F-string 中的
,(#855)修改 test_pipeline，将重复的
lq_path改为gt_path(#862)修复 TOF-VFI 的 unittest 问题 (#873)
解决 VFI demo 中帧序列出错问题 (#891)
修复 README 中的 logo & contrib 链接 (#898)
修复 indexnet_dimaug_mobv2_1x16_78k_comp1k.py (#901)
改进
在训练和测试脚本中增加
--cfg-options参数 (#826)更新 MMCV_MAX 到 1.6 (#829)
在 README 中更新 TOFlow (#835)
恢复 beirf 安装步骤，合并可选要求 (#836)
在 citation 中使用 {MMEditing Contributors} (#838)
增加定制损失函数的教程 (#839)
在 README 中添加安装指南 (wiki ver) (#845)
在中文文档中添加“需要帮助翻译”的说明 (#850)
在 README_zh-CN.md 中添加微信二维码 (#851)
支持 SRFolderVideoDataset 的非零帧索引，修复拼写错误 (#853)
创建 docker 的 README.md (#856)
优化 IO 流量偏差 (#881)
将 wiki/installation 移到 docs (#883)
添加
myst_heading_anchors(#887)在 inpainting demo 中使用预训练模型链接 (#892)
贡献者
@wangruohui @quincylin1 @nijkah @jayagami @ckkelvinchan @ryanxingql @NK-CS-ZZL @Yshuo-Li
v0.14.0 (01/04/2022)¶
Highlights主要更新
支持视频插帧算法 TOFlow
新功能
支持 AOT-GAN (#677)
使用
--diff-seed在多卡训练中为 torch 设置不同的初始化种子 (#781)在视频插帧 demo 中支持流帧读取 (#790)
支持非 slurm 的 dist_train (#791)
在 restoration_video_demo 中将 LQ 存放在 CPU (#792)
在 EDSR 中支持处理灰度数据 (#793)
支持在 DistributedSampler 中为不同的 rank 设置不同的随机种子 (#815)
Bug 修复
修复抠图教程 (#795)
翻转
RandomAffine中的flip_ratio(#799)修复 preprocess_div2k_dataset.py (#801)
修复 SR Colab Demo Installation 方法和 Set5 链接 (#807)
修正EDSR README 中的 Y/GRB 错误 (#812)
将
README(_zh-CN).md中的 pytorch 安装命令替换为 conda (#816)
改进
更新 CI (#650)
更新 index 和 TOC 结构树 (#767)
更新 update_model_index.py 以兼容 Windows (#768)
更新文档构建系统 (#769)
更新 setuptools 的关键字和分类器 (#773)
更新 BasicVSR++ 和 RealBasicVSR 文档 (#778)
重组文档 (#788)
在 metafile 中使用 config 的全名作为 ‘Name’，以支持 mim 下载 (#798)
更新 README 中的图片和视频示例 (#802)
在视频插帧测试时使用
clamp(0, 1)(#805)将
dataset.pipeline作为文档的单列内容 (#813)更新 mmcv-full>=1.3.13 以在 CPU 中支持 DCN (#823)
贡献者
@wangruohui @ckkelvinchan @Yshuo-Li @nijkah @wdmwhh @freepoet @quincylin1
v0.13.0 (01/03/2022)¶
Highlights主要更新
支持 CAIN
支持 EDVR-L
支持在 Windows 系统中运行
New Features
为图像和视频添加测试时间 ensemble，并支持 BasicVSR 系列中的 ensemble (#585)
新增 basic interpolater (#687)
在 RDDBNet 中支持多种 scale (#699)
在 demo 中支持 Ref-SR 推理 (#716)
在 REDS 数据集上支持 EDVR-L (#719)
支持 CPU 训练 (#720)
支持 CPU 中的 DCN (#735)
Bug 修复
修复 Dockerfile 中的
MMCV参数 (#708)修复不可执行文件的文件权限 (#718)
修复一些与 numpy 相关的弃用警告 (#728)
删除
TestVFIDataset中的__init__(#731)修复数据集说明文档中的数据类型 (#739)
修复说明文档中的数学符号 (#741)
修复 copyright commit hook 中忽略的文件夹 (#754)
删除加载中的重复测试 (#756)
改进
将 CI 中的 Pillow 版本从 6.2.2 to更新至 8.4 (#693)
在 SRREDSMultipleGTDataset 中增加 ‘repeat’ 参数 (#672)
弃用对 “python setup.py test” 的支持 (#701)
在训练和测试中添加
multi-processing设置 (#707)添加 OpenMMLab 网站和平台链接 (#710)
重构各模型的 README 文件 (#712)
使用
package.version.parse替代字符串版本比较 (#723)添加 Ref-SR 演示和视频帧插值演示的文档 (#724)
重构 README.md 并增加插帧算法相关内容 (#726)
更新 pre-commit hook 中的 isort 版本 (#727)
重新设计 Linux 的 CI (#734)
更新 install.md (#763)
在 README 文件中重新组织 OpenMMLab 项目 (#764)
为部署工具添加弃用消息 (#765)
贡献者
@wangruohui @ckkelvinchan @Yshuo-Li @quincylin1 @Juggernaut93 @anse3832 @nijkah
v0.12.0 (31/12/2021)¶
主要更新
支持 RealBasicVSR
支持 Real-ESRGAN 预训练模型
新功能
支持视频恢复演示中的视频输入和输出 (#622)
支持 Real-ESRGAN 预训练模型 (#635)
加载图片时支持转化到 Y 通道 (643)
训练时支持随机视频压缩 (#646)
支持裁剪序列 (#648)
支持 pixel_unshuffle (#684)
Bug 修复
将 RandomResize 的 ‘target_size’ 从列表更改为元组 (#617)
修复 preprocess_df2k_ost_dataset.py 中的文件夹创建问题 (#623)
在 README 中更改 TDAN 配置路径 (#625)
在 Real-ESRNet 配置中将 UnsharpMasking 的 ‘radius’ 更改为 ‘kernel_size’ (#626)
修复 MATLABLikeResize 中的 Bug (#630)
修复 ‘flow_warp’ 注释 (#655)
修复文档中 Model Zoo 和 Datasets 的错误 (#664)
修复 ‘random_degradations’ 中的错误 (#673)
限制 opencv-python 版本 (#689)
改进
将文档翻译成中文 (#576, #577, #578, #579, #581, #582, #584, #587, #588, #589, #590, #591, #592, #593, #594, #595, #596, #641, #647, #656, #665, #666)
添加 UNetDiscriminatorWithSpectralNorm (#605)
在文本文档中更新 mmcv (#609), mmflow (#621), mmfewshot (#634) and mmhuman3d (#649) 的信息
将最低 GCC 版本转换为 5.4 (#612)
在 SRDataset IMG_EXTENSIONS 中添加 tiff (#614)
更新 metafile 和 update_model_index.py (#615)
更新 preprocess_df2k_ost_dataset.py (#624)
将 NIQE 与 MATLAB 结果对齐 (#631)
添加官方 Markdown lint 钩子 (#639)
更改某些特定文件时跳过 CI (#640)
尝试在 Windows 上创建软链接 (#645)
取消之前未完成的运行 (#650)
使用 mmcv 根模型注册表 (#660)
重构文档结构 (#668)
添加脚本以将 REDS 图像裁剪为子图像以加快 IO (#669)
将 metafile 中任务名称的第一个字母大写 (#678)
更新 FixedCrop 以支持裁剪图像序列 (#682)
v0.11.0 (03/11/2021)¶
亮点
支持使用 GLEAN 处理人脸图像的盲超分辨率
支持 Real-ESRGAN 模型 #546
新功能
指数移动平均线钩子 #542
支持 DF2K_OST 数据 #566
改进
增加与 MATLAB 相似的双线性插值算法 #507
在训练期间支持随机退化 #504
支持 torchserve #568
v0.10.0 (12/08/2021).¶
亮点
支持 LIIF-RDN (CVPR’2021)
支持 BasicVSR++ (NTIRE’2021)
新功能
Bug 修复
修复了 stat.py 中的 bug (#420)
修复了 tensor2img 函数中的 astype 错误 (#429)
修复了当 pytorch >= 1.7 时由 torch.new_tensor 导致的 device 错误 (#465)
修复了 .mmedit/apis/train.py 中的 _non_dist_train (#473)
修复了多节点分布式测试函数 (#478)
兼容性更新
对 pytorch2onnx 重构了 LIIF (#425)
改进
添加了 pytorch 1.9.0 的 CI (#444)
重写了 README.md 的 configs 文件 (#452)
避免在单元测试中加载 VGG 网络的预训练权重 (#466)
支持在 div2k 数据集预处理时指定 scales (#472)
支持 readthedocs 中的所有格式 (#479)
使用 mmcv 的 version_info (#480)
删除了 restoration_video_demo.py 中不必要的代码 (#484)
将 DistEvalIterHook 的优先级修改为 ‘LOW’ (#489)
重置资源限制 (#491)
在 README_CN.md 中更新了 QQ 的 QR code (#494)
添加了
myst_parser(#495)添加了 license 信息 (#496)
修正了 StyleGAN modules 中的拼写错误 (#427)
修复了 tools/data/super-resolution/reds/README.md 中的拼写错误 (#469)
v0.9.0 (30/06/2021).¶
主要更新
支持 DIC 和 DIC-GAN (CVPR’2020)
支持 GLEAN Cat 8x (CVPR’2021)
支持 TTSR-GAN (CVPR’2020)
增加超分辨率 colab 使用指南
新功能
添加 DIC (#342, #345, #348, #350, #351, #357, #363, #365, #366)
增加 SRFolderMultipleGTDataset (#355)
增加 GLEAN Cat 8x (#367)
增加 SRFolderVideoDataset (#370)
增加超分辨率 colab 使用指南 (#380)
Bug 修复
修复了 restoration_video_inference.py 中的 bug (#379)
修复了 LIIF 的配置文件 (#368)
修改了 pre-trained EDVR-M 的路径 (#396)
修复了 restoration_video_inference 中的 normalization (#406)
修复了单元测试中的 [brush_stroke_mask] 错误 (#409)
兼容性更新
更改 mmcv 最低兼容版本为 v1.3 (#378)
改进
v0.8.0 (31/05/2021).¶
主要更新
支持 GLEAN (CVPR’2021)
支持 TTSR (CVPR’2020)
支持 TDAN (CVPR’2020)
新功能
支持 PWD metafile (#298)
支持 CropLike in pipeline (#299)
添加了 TTSR (#301, #304, #307, #311, #311, #312, #313, #314, #321, #326, #327)
添加了 onnx2tensorrt (#317)
添加了 tensorrt evaluation (#328)
添加了 SRFacicalLandmarkDataset (#329)
添加了对视频超分辨率方法的演示 (#275)
添加了 SR Folder Ref Dataset (#292)
支持对视频超分辨率模型的 FLOPs 计算 (#309)
Bug 修复
修复了 find_unused_parameters in PyTorch 1.8 for BasicVSR (#290)
修复了 error in publish_model.py for pt>=1.6 (#291)
修复了 PSNR when input is uint8 (#294)
改进
v0.7.0 (30/04/2021).¶
主要更新
支持 BasicVSR (CVPR’2021)
支持 IconVSR (CVPR’2021)
支持 RDN (CVPR’2018)
添加了 onnx evaluation 工具
新功能
添加了 MultipleGT 数据集 (#238)
添加了 BasicVSR and IconVSR (#245, #252, #253, #254, #264, #274, #258, #252, #264)
添加了 onnx evaluation 工具 (#279)
Bug 修复
修复了 maxunpool2d 的 onnx 转换 (#243)
修正了
demo.md中的 inpainting (#248)修正了 EDSR 的 config 文件 (#251)
修正了 README 中的链接 (#256)
修复了 restoration_inference 中 key missing 的 bug (#270)
修复了 channel_order 在
loading.py的使用 (#271)修复了 inpainting 的 command (#278)
修复了
preprocess_vimeo90k_dataset.py中的 args 名称 (#281)
改进
v0.6.0 (08/04/2021).¶
主要更新
支持 Local Implicit Image Function (LIIF)
支持将 DIM 和 GCA 从 Pytorch 导出到 ONNX
新功能
添加了 readthedocs 的配置文件以及修复了 docstring (#92)
添加了 github action file (#94)
支持将 DIM 和 GCA 从 Pytorch 导出到 ONNX (#105)
支持 concatenating datasets (#106)
支持
non_dist_trainvalidation (#110)添加了 matting 的 colab 教程 (#111)
支持 niqe metric (#114)
对 parrots 支持 PoolDataLoader (#134)
支持 CI 中的 pt1.6 cpu/gpu (#138)
支持发布到 pypi (#149)
添加了数据集的文档 (194)
支持 nn.MaxUnpool2d (#196)
支持在数据预处理流水线中使用 random down sampling (#222)
支持 SR folder GT Dataset (#223)
支持 Local Implicit Image Function (LIIF) (#224, #226, #227, #234, #239)
Bug 修复
修复了 train api 中的
_non_dist_train(#104)修复了 setup 和 CI (#109)
修复了 Normalize 中会导致多余循环的 bug (#121)
修复了
get_hashinsetup.py(#124)修复了
tool/preprocess_reds_dataset.py(#148)修复了
getting_started.md中的 slurm 训练教程 (#162)修复了 pip 安装的 bug (#173)
修复了 config file 中的 bug (#185)
修复了数据集中失效的链接 (#236)
修复了 model zoo 中失效的链接 (#242)
兼容性更新
重构了 data loader 配置文件 (#201)
改进
更新了 teaser (#96)
更新了 model_zoo (#101)
采用了 skimage 中的 adjust_gamma 以及减少了依赖 (#112)
移除了
.gitlab-ci.yml(#113)更新了第一方的代码库的引入 (#115)
移除了引用信息和联系方式 (#122)
更新了版本信息文件 (#136)
更新了下载链接 (#141)
更新了
setup.py(#150)更新了
Crop以处理一系列来自视频的帧 (#164)添加了 config type (#181)
重写了文档 (#184)
添加了 config link (#187)
更新了文件结构 (#192)
更新了配置文档 (#202)
更新了
slurm_train.md的脚本 (#204)在 CompositeFg 使用了
file_client(#212)使用
numpy.random代替了random(#213)重构了
loader_cfg(#214)
v0.5.0 (09/07/2020).¶
请注意，作为MMEdit的一部分，MMSR 已经被合并到此代码库中。我们希望通过对新框架的精心设计和细致实现，MMEditing 能够为您提供更好的体验。