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Signed-off-by: 贝狄威尔 <751387081@qq.com>
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贝狄威尔
2022-09-26 01:33:17 +00:00
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AnimeGAN/README.md
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@@ -184,7 +184,7 @@ atc --output_type="generator/G_MODEL/output:0:FP32" --input_shape="test:1,864,8
}
```
更改animegan.pipeline中animeganpostprocessor插件的outputPath为输出文件夹路径，若该文件夹不存在，请先创建文件夹。
更改animegan.pipeline中animeganpostprocessor插件的outputPath为输出文件夹路径，若该文件夹不存在，请先创建文件夹。若该文件夹中已有图片，请先清空。
```python
"animeganpostprocessor0": {
@@ -219,13 +219,15 @@ atc --output_type="generator/G_MODEL/output:0:FP32" --input_shape="test:1,864,8
提供的GPU端的推理结果还有另一个数据集的推理结果，其来自于提供的原模型数据集数据集中的dataset/test/real，与HR_photo不同的是，该数据集的图片分辨率较小且固定为255*255。若还要另外测试对于此数据集GPU端与NPU端的平均PSNR和SSIM，可按照上述步骤重复。
将原模型数据集中的dataset/test/real拷贝至项目中的dataset/test，并修改main.py中的DATA_PATH。
将原模型数据集中的dataset/test/real拷贝至项目中的dataset/real，并修改main.py中的DATA_PATH。
``` python
DATA_PATH = "dataset/test"
DATA_PATH = "dataset/real"
```
更改animegan.pipeline中animeganpostprocessor插件的outputPath，以防与HR_photo数据集的推理结果覆盖干扰。或者不更改路径，再次将该文件夹清空亦可。
更改animegan.pipeline中animeganpostprocessor插件的outputPath，以防HR_photo数据集的推理结果干扰。或者不更改路径，再次将该文件夹清空亦可。总之，要保证在运行前输出文件夹为空，这样才可以保持测试参照组的数量和输出结果的数量对应，可以进行测试。
此处我们更改outputPath为npu_real。
```python
"animeganpostprocessor0": {