pytorchを使用して2次元キャビティ流れの数値計算から得たデータの超解像を実行できます。

このリポジトリではESRGAN¹⁾をサポートしています。

実行環境と使用方法は下記の通りです。

• Python 3.7.9
• Pytorch 1.3.1
• Numpy 1.19.2
• Opencv 3.4.2
• Matplotlib 3.3.2
• Pillow 8.0.1

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/itch0323/esrgan_for_cfd.git
cd esrgan_for_cfd

2. ディレクトリを移動し、anacondaで作成した環境を読み込んで切り替えます。

conda env create sr -f=sr.yml
conda activate pytorch

3. データセットを作成します。作成が終わるまで2分程度の時間を要します。

sh setup.sh

4. Jupyter Notebookにて超解像を実行します。

• ESRGAN

jupyter-notebook

1) Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu, Jinjin Gu, Yihao Liu, Chao Dong, Yu Qiao, Chen Change Loy.　Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks