PSFusion 项目常见问题解决方案

PSFusion 项目常见问题解决方案

项目基础介绍

PSFusion 是一个基于 PyTorch 的开源项目，旨在解决高级视觉任务中图像融合的必要性问题。该项目提出了一种实用的红外和可见光图像融合网络，基于渐进语义注入和场景保真度。主要编程语言为 Python，依赖于 PyTorch 框架。

新手使用注意事项及解决方案

1. 环境配置问题

问题描述：新手在配置项目运行环境时，可能会遇到依赖库版本不兼容的问题。

解决步骤：

1. 检查推荐环境：参考项目 README 文件中推荐的运行环境配置，确保安装的 PyTorch、torchvision、kornia 和 pillow 版本与推荐版本一致。
   • PyTorch: 1.10.0
   • cudatoolkit: 11.3.1
   • torchvision: 0.11.0
   • kornia: 0.6.5
   • pillow: 8.3.2
2. 使用虚拟环境：建议使用虚拟环境（如 venv 或 conda）来隔离项目依赖，避免与其他项目冲突。
3. 安装依赖：在虚拟环境中运行以下命令安装依赖：

   pip install torch==1.10.0 torchvision==0.11.0 kornia==0.6.5 pillow==8.3.2
   

2. 数据集下载和配置问题

问题描述：新手在下载和配置数据集时，可能会遇到数据集路径错误或数据集格式不匹配的问题。

解决步骤：

1. 下载数据集：从项目 README 中提供的链接下载 MSRS 数据集，并将其放置在项目根目录下的 /datasets 文件夹中。
2. 检查数据路径：确保数据集路径正确，可以在 test_Fusion.py 或 train.py 中指定 --dataroot 参数为数据集的实际路径。

   python test_Fusion.py --dataroot=/path/to/datasets --dataset_name=MSRS
   

3. 数据集格式：确保数据集格式与项目要求的格式一致，如果不一致，可能需要手动调整数据集格式。

3. 模型训练和测试问题

问题描述：新手在训练或测试模型时，可能会遇到模型加载失败或训练过程中出现错误的问题。

解决步骤：

1. 检查预训练模型：如果使用预训练模型进行测试，确保预训练模型文件 best_model.pth 已下载并放置在 /results/PSFusion/checkpoints 目录下。
2. 训练前的准备：在训练模型之前，确保数据集已正确配置，并且运行环境无误。
3. 运行训练脚本：使用以下命令启动训练：

   python train.py --dataroot=/path/to/datasets/MSRS --name=PSFusion
   

4. 错误排查：如果在训练或测试过程中出现错误，首先检查日志输出，根据错误信息进行排查。常见的错误包括数据路径错误、依赖库版本不兼容等。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 PSFusion 项目，避免常见问题的困扰。