SRCNN 开源项目教程

SRCNN 开源项目教程

srcnnA course project on convolutional neural networks for single image super-resolution项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sr/srcnn

1. 项目的目录结构及介绍

SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）是一个用于图像超分辨率的开源项目。以下是该项目的目录结构及其介绍：

srcnn/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── dataset.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── srcnn.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── utils.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── train.py
├── test.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含数据集处理的相关文件。
  • dataset.py: 定义数据集加载和预处理的类。
• models/: 包含模型的定义。
  • srcnn.py: 定义SRCNN模型的类。
• utils/: 包含一些辅助函数和工具。
  • utils.py: 包含一些通用的辅助函数。
• config/: 包含配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件，包含训练和测试的参数。
• train.py: 训练模型的脚本。
• test.py: 测试模型的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train.py 和 test.py。

• train.py: 该脚本用于训练SRCNN模型。它读取配置文件中的参数，加载数据集，定义模型，并进行训练。
• test.py: 该脚本用于测试训练好的SRCNN模型。它读取配置文件中的参数，加载测试数据集，加载训练好的模型，并进行测试。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/config.yaml。该文件使用YAML格式，包含训练和测试的参数。以下是配置文件的主要内容：

train:
  batch_size: 16
  num_epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  data_path: "path/to/train/data"

test:
  batch_size: 1
  model_path: "path/to/trained/model"
  data_path: "path/to/test/data"

• train: 训练相关的参数。
  • batch_size: 训练时的批次大小。
  • num_epochs: 训练的迭代次数。
  • learning_rate: 学习率。
  • data_path: 训练数据的路径。
• test: 测试相关的参数。
  • batch_size: 测试时的批次大小。
  • model_path: 训练好的模型的路径。
  • data_path: 测试数据的路径。

通过修改配置文件中的参数，可以调整训练和测试的行为。

srcnnA course project on convolutional neural networks for single image super-resolution项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sr/srcnn