UFGAN 使用教程：基于Unet的图像融合GAN

UFGAN 使用教程：基于Unet的图像融合GAN

UFGAN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uf/UFGAN

1. 项目目录结构及介绍

此项目位于GitHub上，其目录结构设计清晰，便于开发者理解与维护。以下是主要目录及文件的简要介绍：

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├── LICENSE                # 许可证文件，遵循MIT协议
├── README.md              # 项目简介和快速引导文档
├── requirements.txt       # 必需的Python库列表，用于环境搭建
├── requirements.yml      # 可选的配置文件，有时用于特定部署或管理依赖
├── __pycache__            # 自动生成的Python编译后缓存文件夹
├── evalute.py             # 图像融合后评价指标计算脚本
├── figs                   # 可视化结果存放的目录
├── tests                  # 单元测试相关文件
├── gitattributes          # Git属性配置文件
├── gitignore              # Git忽略文件列表
├── main.py                # 主运行文件，启动项目的入口
├── model.py               # 定义神经网络模型的文件
├── utils.py               # 辅助函数集合，如数据预处理、I/O操作等
├── loss.py                # 失误函数定义文件
├── logger.py              # 日志记录模块
└── 其他与训练、测试相关的脚本（例如Test_ir, Test_vi, Train_ir, Train_vi等）

2. 项目的启动文件介绍

主启动文件: main.py

这是项目的执行起点，它通常包含了初始化设置、模型加载、训练循环或者推理流程。开发人员在开始新任务或调整参数时，应首先查看或修改这个文件。通过它，你可以控制是否加载现有模型、训练新的模型，或者对模型进行测试和生成融合图像。

3. 项目的配置文件介绍

依赖配置文件: requirements.txt 和 requirements.yml

这两个文件是项目依赖配置的基础。其中，requirements.txt列出项目运行所需的Python库及其版本，是搭建项目环境的关键。开发者应当使用pip install -r requirements.txt命令来安装所有必要的库。而requirements.yml在某些特定场景下使用，比如在YAML兼容的环境中配置依赖，但在这个项目中它可能是可选的或用于特定工具的配置。

注意：实际项目使用时，确保阅读最新的README.md文件，因为它可能会提供关于如何配置环境、运行脚本以及项目特性的最新信息。此外，项目的贡献和反馈机制也在README.md中有详细说明，鼓励用户参与并提出宝贵意见。

UFGAN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/uf/UFGAN