【亲测免费】 Deep Image Prior 项目下载及安装教程

Deep Image Prior 项目下载及安装教程

【免费下载链接】deep_image_prior Image reconstruction done with untrained neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep_image_prior

1、项目介绍

Deep Image Prior 是一个基于 PyTorch 实现的开源项目，旨在使用未经训练的神经网络进行图像重建。该项目源自 Ulyanov 等人在 2017 年发表的论文《Deep Image Prior》。通过使用未经训练的神经网络，该项目能够执行一些常见的图像处理任务，如图像去噪、超分辨率等。

2、项目下载位置

要下载 Deep Image Prior 项目，请按照以下步骤操作：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 输入以下命令以克隆项目仓库：

git clone https://github.com/atiyo/deep_image_prior.git

3、项目安装环境配置

在安装 Deep Image Prior 项目之前，您需要配置以下环境：

• Python 3
• PyTorch
• torchvision
• NumPy
• CUDA 和 cuDNN（可选，但强烈推荐）

环境配置步骤

1. 安装 Python 3： 确保您的系统上已安装 Python 3。您可以通过以下命令检查 Python 版本：

   python3 --version
   

   如果未安装，请访问 Python 官方网站 下载并安装。

2. 安装 PyTorch 和 torchvision： 使用 pip 安装 PyTorch 和 torchvision：

   pip install torch torchvision
   

3. 安装 NumPy： 使用 pip 安装 NumPy：

   pip install numpy
   

4. 安装 CUDA 和 cuDNN（可选）： 如果您有 NVIDIA GPU，建议安装 CUDA 和 cuDNN 以加速计算。请访问 NVIDIA 官方网站 下载并安装。

环境配置示例

以下是一个示例截图，展示了如何在终端中安装 PyTorch 和 torchvision：

4、项目安装方式

项目下载完成后，进入项目目录并安装所需的依赖项：

cd deep_image_prior
pip install -r requirements.txt

5、项目处理脚本

Deep Image Prior 项目包含多个脚本，用于生成和处理图像。以下是一些主要脚本的介绍：

• deep_image_prior.py：用于生成图像的主要脚本。
• parse_ec2_results.py：用于将生成的图像合并为 GIF 并采样实际数据的脚本。

使用示例

1. 生成输出图像： 运行以下命令以生成输出图像：

   python3 deep_image_prior.py
   

2. 合并输出图像为 GIF： 运行以下命令以将输出图像合并为 GIF：

   python3 parse_ec2_results.py
   

通过以上步骤，您可以成功下载、安装并使用 Deep Image Prior 项目进行图像重建任务。

【免费下载链接】deep_image_prior Image reconstruction done with untrained neural networks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep_image_prior