本文介绍RealBasicVSR论文的复现，不对论文进行解读，大家可以去参考其他大神的博客，这里只讲如何去实现。本来想基于MMEditing去写，突然发现MMEditing库已经更新了,改名为MMagic了，所以这里重新整理一下。
本文主要介绍如何使用MMagic在自己的视频超分数据集上进行RealBasicVSR训练和推理，平台为Ubuntu20.04，显卡为NVIDIA RTX 3090 24G X4。
引流：BasicVSR，BasicVSR++，RealBasicVSR，EDVR，MMagic
1. 下载代码仓库
git clone https://github.com/open-mmlab/mmagic.git2. 安装
首先，根据官方引导安装好PyTorch。
其次，安装MIM。
pip安装，或者pip3安装都可以，不过还是建议从源码安装mmagic，本文使用源码安装的方式。
pip3 install openmim
mim install 'mmcv>=2.0.0'
mim install 'mmengine'
mim install 'mmagic'
# or
pip install openmim
mim install 'mmcv>=2.0.0'
mim install 'mmengine'
mim install 'mmagic'cd mmagic
pip install -e .安装好之后，就可以开始准备训练了。
3. 数据集准备
观察mmagic文件目录，
和之前的mmediting其实非常相似，首先观察mmagic/datasets目录，可以看到很多基准数据集加载的实现。
我们直接从腾讯的一个比赛拿到了数据集，如果大家对REDS数据集很熟悉的话，很多视频超分的数据集文件组织形式就可以按照这个来做，不用自己重新实现一个加载类，我们这次用到的就是这个mmagic/datasets/basic_image_dataset.py类，里面已经实现了如何加载。
里面实现了很多方法，但是最重要的还是load_data_list()，这个和PyTorch的Dataset中的__getitem__()是一样的，如果你的数据集目录也是按照REDS组织的，这些基本不用修改。
我们的数据集组织形式如下：
分为低分辨率目录（LR）和对应的高分辨率目录（GT），每个目录下的片段命名为”{:03d}”的形式，每个片段下的视频帧命名为”{:08d}.png”的形式。
如果你觉得用人家这个已经写好的Dataset不方便，那么完全可以按照类似的形式重新写一个，举个例子，我想针对自己的数据集重新写一个类，我取名为tencent_sdr_dataset.py，放在和basic_image_dataset.py同级目录下：
里面具体的实现和没什么区别，我只改了Class的命名，命名为TencentSDRDataset：
然后要用到这个Class，需要在datasets目录下的__init__.py目录里修改添加：
这些都修改好后就可以使用这个Class了。
修改好Datasets部分后，可以考虑修改配置文件了，打开RealBasicVSR的配置目录configs/real_basicvsr目录，并新建文件.py脚本文件，里面的详细内容可以从其他配置里先拷贝，然后再做修改。
我使用的配置详细如下：
图中红框是在原配置的基础上进行修改的部分。首先修改一下自己的实验目录命名。其次，修改数据集路径为自己的路径，同时我自己添加了validation_root当做验证数据集路径，我才用的是REDS数据集的验证集。然后，在train_dataloader里，将dataset的type修改为我们之前的Class命名即可，metainfo里面的dataset_type修改一下是没有关系的，我改为了tencent作为区分，task_name保持不变，data_prefix是训练数据集路径的前缀，img和gt分别存放LQ和GT。
这里剩余的配置和前面一样，修改了val_dataloader里面的相应内容。因为我们的训练集有点大，所以修改了max_iters增加训练次数。
这些都修改好后，就可以开始训练了，我使用的是多卡训练，直接调用官方的命令即可。
./tools/dist_train.sh configs/real_basicvsr/realbasicvsr_wogan-c64b20_4K.py 4这里就是调用自己的配置文件，后面的是GPU数量，我用4张卡训练。
训练的默认目录就在work_dirs下面，还可以看到你训练的log文件以及保存的权重。这样，用RealBasicVSR在你自己的数据集上训练也就ok啦。
模型的推理并不复杂，大家参考官方的inference文档即可。至于如何添加模型，添加损失，大家参考我之前写的这篇BasicVSR复现即可，mmagic下的修改方式是差不多的。
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