HDRUNet 项目常见问题解决方案

HDRUNet 项目常见问题解决方案

HDRUNet CVPR2021 Workshop - HDRUNet: Single Image HDR Reconstruction with Denoising and Dequantization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hd/HDRUNet

1. 项目基础介绍

HDRUNet 是一个开源项目，旨在通过单张图像实现高动态范围（HDR）重建，同时进行降噪和反量化处理。该项目在 CVPR2021 Workshop 中发布，并赢得了 NTIRE2021 HDR Challenge 的第二名。该项目主要使用 Python 编程语言，并依赖于深度学习框架。

2. 新手使用注意事项及解决步骤

问题一：如何安装项目所需的依赖

问题描述： 新手在使用项目时，可能会遇到不知道如何安装所需的依赖。

解决步骤：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 切换到项目目录下。
3. 使用以下命令安装依赖：pip install -r requirements.txt。

问题二：如何进行模型训练

问题描述： 新手可能不知道如何配置和运行模型训练。

解决步骤：

1. 确保已经安装了所有依赖。
2. 在项目目录下，找到 scripts/extract_subimgs_single.py 文件，修改 input_folder 和 save_folder 变量，以指定输入和输出文件夹。
3. 运行 python extract_subimgs_single.py 命令以准备训练数据。
4. 在 codes/options/train/train_HDRUNet.yml 文件中，修改 dataroot_LQ 和 dataroot_GT 变量，以指定训练数据的位置。
5. 运行以下命令开始训练：cd codes && python train.py -opt options/train/train_HDRUNet.yml。

问题三：如何测试模型

问题描述： 新手可能不确定如何进行模型测试。

解决步骤：

1. 确保已经安装了所有依赖。
2. 在 codes/options/test/test_HDRUNet.yml 文件中，修改 dataroot_LQ 和 pretrain_model_G 变量，以指定测试数据和预训练模型的位置。
3. 运行以下命令进行测试：cd codes && python test.py -opt options/test/test_HDRUNet.yml。
4. 测试结果将保存在 results/testset_name 目录下。

通过以上步骤，新手可以顺利安装依赖、训练和测试 HDRUNet 模型，更好地理解和使用这个项目。

HDRUNet CVPR2021 Workshop - HDRUNet: Single Image HDR Reconstruction with Denoising and Dequantization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hd/HDRUNet