SelfDeblur 项目使用教程
1. 项目的目录结构及介绍
SelfDeblur/
├── datasets/
│ ├── real/
│ └── synthetic/
├── models/
│ ├── __init__.py
│ └── model.py
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ └── utils.py
├── config/
│ └── config.yaml
├── selfdeblur_levin.py
├── selfdeblur_lai.py
├── selfdeblur_nonblind.py
├── selfdeblur_ycbcr.py
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构介绍
- datasets/: 存放数据集的目录,包含真实图像数据集 (
real/
) 和合成图像数据集 (synthetic/
)。 - models/: 存放模型定义的文件,
model.py
定义了主要的神经网络模型。 - utils/: 存放工具函数和辅助功能的文件,
utils.py
包含了一些常用的工具函数。 - config/: 存放配置文件的目录,
config.yaml
包含了项目的配置参数。 - selfdeblur_levin.py: 用于在 Levin 数据集上运行 SelfDeblur 的启动文件。
- selfdeblur_lai.py: 用于在 Lai 数据集上运行 SelfDeblur 的启动文件。
- selfdeblur_nonblind.py: 用于处理非盲去模糊的启动文件。
- selfdeblur_ycbcr.py: 用于处理 YCbCr 空间中的彩色图像去模糊的启动文件。
- README.md: 项目的说明文档。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目的启动文件介绍
selfdeblur_levin.py
该文件用于在 Levin 数据集上运行 SelfDeblur 算法。通过运行该脚本,可以对 Levin 数据集中的模糊图像进行去模糊处理。
python selfdeblur_levin.py
selfdeblur_lai.py
该文件用于在 Lai 数据集上运行 SelfDeblur 算法。通过运行该脚本,可以对 Lai 数据集中的模糊图像进行去模糊处理。
python selfdeblur_lai.py
selfdeblur_nonblind.py
该文件用于处理非盲去模糊。在某些情况下,SelfDeblur 可能无法直接生成最终的去模糊图像,此时可以使用该脚本生成最终的去模糊结果。
python selfdeblur_nonblind.py --data_path path_to_blurry --save_path path_to_estimated_kernel
selfdeblur_ycbcr.py
该文件用于处理 YCbCr 空间中的彩色图像去模糊。通过运行该脚本,可以对彩色图像进行去模糊处理。
python selfdeblur_ycbcr.py
3. 项目的配置文件介绍
config/config.yaml
config.yaml
文件包含了项目的配置参数,例如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是配置文件的部分示例内容:
dataset:
path: "/datasets/real/"
type: "real"
model:
iterations: 2500
learning_rate: 0.001
training:
batch_size: 8
num_epochs: 100
配置文件参数说明
- dataset/path: 数据集的路径。
- dataset/type: 数据集的类型,可以是
real
或synthetic
。 - model/iterations: 模型训练的迭代次数。
- model/learning_rate: 模型训练的学习率。
- training/batch_size: 训练时的批量大小。
- training/num_epochs: 训练的总轮数。
通过修改 config.yaml
文件中的参数,可以调整项目的运行配置,以适应不同的需求和环境。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考