PSFusion安装与配置完全指南-优快云博客

PSFusion安装与配置完全指南

【免费下载链接】PSFusion This is official Pytorch implementation of "Rethinking the necessity of image fusion in high-level vision tasks: A practical infrared and visible image fusion network based on progressive semantic injection and scene fidelity" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/PSFusion

项目基础介绍及主要编程语言

PSFusion 是一个基于PyTorch实现的红外与可见光图像融合系统。该系统设计用于高阶视觉任务中，通过引入“渐进式语义注入和场景保真”的策略来重新审视图像融合的必要性。它旨在克服传统基于特征融合方法的局限，提供一种实用的解决方案，以优化多模态图像的信息合并。此项目主要采用Python进行开发。

关键技术和框架

核心技术：项目的核心在于其提出的渐进式语义注入机制和场景保真模型，利用深度学习网络处理红外和可见光图像的融合，特别是浅层细节融合模块(SDFM)和深层语义融合模块(PSFM)，分别基于通道-空间注意力机制和交叉注意力机制。
框架依赖：主要依赖于PyTorch作为深度学习平台，此外还涉及CUDAToolkit、torchvision、kornia和Pillow等库，确保环境支持高效的GPU运算和图像处理。

安装与配置指南

准备工作

安装Python: 确保你的系统中安装了Python 3.8或更高版本。
虚拟环境: 推荐创建一个虚拟环境以保持项目的独立性和环境的整洁。可以使用venv或conda创建。
```
python3 -m venv psfusion-env
source psfusion-env/bin/activate # 在Linux/macOS下
```

或者使用Conda：

conda create -n psfusion python=3.8
conda activate psfusion

安装依赖: 安装必要的Python包。

pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.0 kornia==0.6.5 Pillow>=8.3.2

获取项目代码

克隆项目：

git clone https://github.com/Linfeng-Tang/PSFusion.git
cd PSFusion

数据集准备

下载数据集: 需要下载MSRS数据集并放置在指定目录，数据集可以从项目文档中提供的链接获取。
```
# 假定从官方源下载数据后解压至/datasets/
```

运行测试

预训练模型: 下载预训练模型文件（例如best_model.pth），并放入results/PSFusion/checkpoints/目录。

测试指令：

python test_Fusion.py --dataroot=/datasets --dataset_name=MSRS --resume=results/PSFusion/checkpoints/best_model.pth

如果想测试其他数据集，需要相应地更改--dataroot和--dataset-name参数，并确保数据集按照dataloader的要求组织。

开始训练

训练前设置：确保MSRS数据集已正确放置，并且你想开始训练自己的模型。
```
python train.py --dataroot=/datasets/MSRS --name=PSFusion
```

至此，您已成功设置了PSFusion项目，可以进行图像融合实验和进一步的研究。记得在实验过程中查看项目的文档和示例脚本，以便更深入地理解和调整参数。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考