开源项目 `defocus-deblurring-dual-pixel` 使用教程

开源项目 defocus-deblurring-dual-pixel 使用教程

defocus-deblurring-dual-pixel项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/defocus-deblurring-dual-pixel

1. 项目的目录结构及介绍

defocus-deblurring-dual-pixel/
├── checkpoints/
├── dataset/
├── images/
├── models/
├── results/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── config.yaml

• checkpoints/: 存放训练好的模型权重文件。
• dataset/: 存放训练和测试数据集。
• images/: 存放项目相关的图片资源。
• models/: 存放模型定义的代码文件。
• results/: 存放测试结果和可视化输出。
• utils/: 存放辅助函数和工具代码。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• train.py: 训练模型的脚本。
• test.py: 测试模型的脚本。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的主要脚本。它包含了数据加载、模型定义、损失函数、优化器以及训练循环的逻辑。使用方法如下：

python train.py --config config.yaml

test.py

test.py 是用于测试模型的主要脚本。它加载预训练的模型权重，并对测试数据集进行推理。使用方法如下：

python test.py --config config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于定义训练和测试过程中的各种参数。以下是配置文件的部分内容示例：

data:
  train_path: "dataset/train"
  test_path: "dataset/test"
  batch_size: 8
  num_workers: 4

model:
  name: "DualPixelModel"
  input_channels: 6
  output_channels: 3

train:
  epochs: 100
  lr: 0.0002
  weight_decay: 0.0001

test:
  checkpoint_path: "checkpoints/best_model.pth"

• data: 数据集路径、批量大小和数据加载的线程数。
• model: 模型名称、输入通道数和输出通道数。
• train: 训练的轮数、学习率和权重衰减。
• test: 测试时加载的模型权重路径。

通过修改 config.yaml 文件，可以灵活调整训练和测试的参数，以适应不同的需求和环境。

defocus-deblurring-dual-pixel项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/defocus-deblurring-dual-pixel