PyNET-PyTorch 项目使用教程

PyNET-PyTorch 项目使用教程

PyNET-PyTorch Generating RGB photos from RAW image files with PyNET (PyTorch) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyNET-PyTorch

1. 项目的目录结构及介绍

PyNET-PyTorch/
├── models/
│   └── original/
├── raw_images/
│   ├── train/
│   ├── test/
│   └── full_resolution/
├── results/
│   └── full-resolution/
├── LICENSE.md
├── README.md
├── dng_to_png.py
├── evaluate_accuracy.py
├── load_data.py
├── model.py
├── msssim.py
├── test_model.py
├── train_model.py
├── utils.py
└── vgg.py

目录结构介绍

• models/: 存放训练过程中生成的模型文件，original/ 目录下存放预训练的 PyNET 模型。
• raw_images/: 存放 Zurich RAW to RGB 数据集，包含 train/、test/ 和 full_resolution/ 三个子目录。
• results/: 存放训练和测试过程中生成的图像结果，full-resolution/ 目录下存放全分辨率图像结果。
• LICENSE.md: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。
• dng_to_png.py: 用于将 RAW DNG 文件转换为 PyNET 输入格式的脚本。
• evaluate_accuracy.py: 用于计算模型在 Zurich RAW-to-RGB 数据集上的 PSNR 和 MS-SSIM 分数的脚本。
• load_data.py: 加载训练数据的脚本。
• model.py: PyNET 模型的实现。
• msssim.py: 计算 MS-SSIM 的脚本。
• test_model.py: 应用预训练模型对全分辨率 RAW 图像进行测试的脚本。
• train_model.py: 训练模型的脚本。
• utils.py: 辅助函数脚本。
• vgg.py: 加载预训练的 VGG-19 网络的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train_model.py

该文件是项目的启动文件，用于训练 PyNET 模型。训练过程从最低层（第5层）开始，逐层向上训练，直到原始分辨率。

使用方法

python train_model.py level=<level>

• level: 指定训练的层级，可选值为 5, 4, 3, 2, 1, 0。
• batch_size: 批处理大小，默认值为 50。
• learning_rate: 学习率，默认值为 5e-5。
• restore_epoch: 恢复训练的 epoch，默认值为 None。
• num_train_epochs: 训练的 epoch 数量，默认值根据层级不同而不同。
• dataset_dir: 数据集路径，默认值为 raw_images/。

test_model.py

该文件用于测试预训练的 PyNET 模型，生成全分辨率的 RGB 图像。

使用方法

python test_model.py level=0 orig=true

• level: 指定测试的层级，默认值为 0。
• orig: 是否使用原始模型，默认值为 true。
• use_gpu: 是否使用 GPU，默认值为 true。
• dataset_dir: 数据集路径，默认值为 raw_images/。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数在 train_model.py 和 test_model.py 中进行配置。主要的配置参数包括：

• level: 训练或测试的层级。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• restore_epoch: 恢复训练的 epoch。
• num_train_epochs: 训练的 epoch 数量。
• dataset_dir: 数据集路径。
• use_gpu: 是否使用 GPU。

通过这些参数，用户可以根据自己的需求调整训练和测试过程。

PyNET-PyTorch Generating RGB photos from RAW image files with PyNET (PyTorch) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyNET-PyTorch