NSF 项目安装与使用教程

NSF 项目安装与使用教程

NSF Official code repository for the paper: "Neural Spline Fields for Burst Image Fusion and Layer Separation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nsf/NSF

1. 项目目录结构及介绍

NSF（Non-Local Sparse Filtering）项目的目录结构如下：

NSF/
├── data/                     # 存储数据集
├── demo/                     # 示例代码和结果
├── doc/                      # 文档
├── examples/                 # 实际使用示例
├── lib/                      # 项目依赖的库文件
├── matlab/                   # MATLAB 代码
├── notebooks/                # Jupyter 笔记本
├── scripts/                  # 脚本文件，包括训练和测试脚本
├── src/                      # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py            # 数据集处理
│   ├── model.py              # 模型定义
│   ├── NSF.py                # NSF 算法核心代码
│   └── utils.py              # 工具函数
├── test/                     # 测试代码
└── README.md                 # 项目说明文件

• data/：包含项目所需的数据集。
• demo/：包含一些示例代码和结果，用于演示项目的基本功能。
• doc/：存放项目相关的文档。
• examples/：提供了一些实际使用的示例。
• lib/：包含了项目依赖的库文件。
• matlab/：MATLAB 代码，可能用于数据处理或模型的其他方面。
• notebooks/：Jupyter 笔记本，可以用来交互式地探索和测试代码。
• scripts/：包含了一些脚本文件，用于训练和测试模型。
• src/：源代码目录，包含了主要的代码文件。
• test/：测试代码，用于验证项目功能的正确性。
• README.md：项目的说明文件，包含了项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/ 目录下的脚本。以下是几个关键的启动脚本：

• train.py：用于训练 NSF 模型的脚本。
• test.py：用于测试训练好的 NSF 模型的脚本。
• demo.py：运行示例代码，展示项目的基本功能。

这些脚本通常需要指定一些参数，例如数据集的路径、模型的超参数等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件可能位于 scripts/ 或 src/ 目录下，具体文件名可能为 config.py 或类似的名称。配置文件用于定义项目运行时所需的各种参数，例如：

• 数据集的路径
• 模型的超参数（如学习率、迭代次数等）
• 训练和测试时的设备配置（如 CPU 或 GPU）

以下是一个简单的配置文件示例：

# config.py

# 数据集配置
DATASET_PATH = 'data/my_dataset'

# 模型配置
LEARNING_RATE = 0.001
NUM_EPOCHS = 100

# 设备配置
DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

在运行项目之前，用户可能需要根据实际情况修改配置文件中的参数，以确保项目能够正确运行。

NSF Official code repository for the paper: "Neural Spline Fields for Burst Image Fusion and Layer Separation" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nsf/NSF