Context Encoder 项目使用教程

Context Encoder 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/context-encoder

1. 项目的目录结构及介绍

context-encoder/
├── data/
│   └── images/
├── models/
│   └── scripts/
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
├── demo.lua
├── test.lua
├── test_random.lua
├── train.lua
├── train_random.lua
└── util.lua

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，通常包含训练和验证图像。
• models/: 存放训练好的模型文件和相关脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE.md: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• demo.lua: 演示脚本，用于展示图像修复效果。
• test.lua: 测试脚本，用于测试中心区域修复模型。
• test_random.lua: 测试脚本，用于测试随机区域修复模型。
• train.lua: 训练脚本，用于训练中心区域修复模型。
• train_random.lua: 训练脚本，用于训练随机区域修复模型。
• util.lua: 工具脚本，包含一些辅助函数。

2. 项目的启动文件介绍

demo.lua

demo.lua 是项目的演示脚本，用于展示图像修复的效果。通过加载预训练的模型，用户可以输入图像并查看修复后的结果。

使用方法:

th demo.lua

train.lua

train.lua 是用于训练中心区域修复模型的脚本。用户可以通过配置参数来训练自己的模型。

使用方法:

th train.lua

train_random.lua

train_random.lua 是用于训练随机区域修复模型的脚本。与 train.lua 类似，用户可以通过配置参数来训练自己的模型。

使用方法:

th train_random.lua

3. 项目的配置文件介绍

.gitignore

.gitignore 文件用于配置 Git 忽略的文件和目录，防止不必要的文件被提交到版本库中。

LICENSE.md

LICENSE.md 文件包含了项目的许可证信息，说明项目的使用条款和条件。

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含了项目的基本信息、安装步骤、使用方法等内容。用户在首次使用项目时，通常会首先阅读该文件。

其他配置

项目中的其他配置主要通过命令行参数进行设置，例如在训练和测试脚本中，用户可以通过命令行参数来配置数据集路径、模型路径、GPU 使用等。

示例:

th train.lua --DATA_ROOT=dataset/train --display_id=11 --name=inpaintCenter --overlapPred=4 --wtl2=0.999 --nBottleneck=4000 --niter=500 --loadSize=350 --fineSize=128 --gpu=1

通过这些配置，用户可以灵活地调整训练和测试的参数，以适应不同的需求。

context-encoder [CVPR 2016] Unsupervised Feature Learning by Image Inpainting using GANs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/context-encoder