One-Pot Multi-Frame Denoising 项目使用教程

One-Pot Multi-Frame Denoising 项目使用教程

【免费下载链接】One-Pot_Multi-Frame_Denoising The official implementation of IJCV & BMVC 2022 paper "One-Pot Multi-frame Denoising". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/One-Pot_Multi-Frame_Denoising

1. 项目的目录结构及介绍

One-Pot Multi-Frame Denoising 项目的目录结构如下：

• data: 存放训练和测试的图片数据集。
• img: 存放用于演示的图片。
• models: 存放训练好的模型和相关的权重文件。
• results: 存放模型处理后的结果图片。
• utils: 存放项目所需的工具类代码。
• .gitattributes: 定义仓库中文件的属性。
• .gitignore: 定义Git应该忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证信息。
• README.md: 项目的说明文档。
• add_noise.py: 添加噪声到干净图片的脚本。
• dataset.py: 数据集加载和处理的代码。
• demo.py: 运行项目演示的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• test.py: 测试模型性能的脚本。
• train.py: 训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要涉及以下三个脚本文件：

• train.py: 此脚本用于启动训练过程。通过此脚本可以指定训练策略、数据目录等参数。
• test.py: 此脚本用于测试训练好的模型。用户可以指定测试数据集和结果保存路径等参数。
• demo.py: 此脚本提供了一个简单的演示，用于展示模型对特定数据集的处理效果。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有专门的配置文件，但可以通过命令行参数对项目进行配置。以下是一些主要的命令行参数：

• train.py 主要参数：

  • --strategy: 指定训练策略（例如 RC 或 AL）。
  • --datadir: 指定包含噪声图片的数据目录。

• test.py 主要参数：

  • --strategy: 指定测试时使用的策略。
  • --testdata: 指定测试数据集的名称。
  • --srcpath: 指定测试数据集噪声图片的路径。
  • --tarpath: 指定测试结果图片的保存路径。

• add_noise.py 主要参数：

  • --root_dir: 指定原始干净图片的目录。
  • --tar_dir: 指定保存噪声图片的目录。

通过这些命令行参数，用户可以灵活地对项目进行配置和运行。

【免费下载链接】One-Pot_Multi-Frame_Denoising The official implementation of IJCV & BMVC 2022 paper "One-Pot Multi-frame Denoising". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/One-Pot_Multi-Frame_Denoising