UWGAN_UIE开源项目安装与配置指南

UWGAN_UIE开源项目安装与配置指南

UWGAN_UIE Source code for UWGAN: Underwater GAN for Real-world Underwater Color Restoration and Dehazing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uw/UWGAN_UIE

1. 项目基础介绍

本项目是基于水下图像的颜色恢复和去雾的UWGAN (Underwater GAN) 方法。该方法通过生成对抗训练学习水下光学成像模型的参数，从而生成逼真的水下图像。此外，项目还包含了一个基于UNet的网络结构，用于水下图像的恢复和增强。项目主要使用Python编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的水下图像。
• U-Net网络：用于水下图像的恢复和增强。
• 深度学习框架：使用PyTorch作为主要的深度学习框架。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

• 确保您的计算机上已安装Python（建议版本为3.6或更高）。
• 安装以下依赖库：numpy, torch, torchvision, opencv-python, matplotlib, tqdm。
• 确保您的计算机上安装了Git。

安装步骤

1. 克隆项目到本地

   打开命令行窗口，执行以下命令：

   git clone https://github.com/infrontofme/UWGAN_UIE.git
   cd UWGAN_UIE
   

2. 安装依赖库

   在项目目录下，执行以下命令安装所需的Python库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 准备数据集

   根据项目说明，下载并准备所需的数据集。数据集包括：

   • NYU Depth Dataset V1/V2（室内RGBD数据集）
   • 水下图像数据
   • UIEB Dataset（用于验证）

   将下载的数据集文件放置到相应的目录下。

4. 训练UWGAN模型

   进入UWGAN文件夹，执行以下命令开始训练：

   cd UWGAN
   python uwgan_main.py
   

   你可以在uwgan_main.py中调整学习参数。

5. 训练UNet恢复模型

   进入UNetRestoration文件夹，执行以下命令开始训练：

   cd UNetRestoration
   python train.py
   

   你可以在train.py中调整学习参数和改变损失函数。

6. 测试和结果

   训练完成后，执行以下命令测试模型：

   python test.py
   

   测试结果将显示模型的性能。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置UWGAN_UIE项目，并进行训练和测试。遵循这些简单的指南，即使是编程小白也能顺利完成安装和配置。

UWGAN_UIE Source code for UWGAN: Underwater GAN for Real-world Underwater Color Restoration and Dehazing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uw/UWGAN_UIE