GeoProj 项目常见问题解决方案

GeoProj 项目常见问题解决方案

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称: GeoProj
项目简介: GeoProj 是一个基于深度学习的图像盲几何畸变校正项目。该项目通过深度学习技术，能够自动检测和校正图像中的几何畸变，无需预先知道畸变的类型或参数。
主要编程语言: Python

2. 新手在使用项目时需要注意的3个问题及详细解决步骤

问题1: 如何生成训练数据集？

问题描述: 新手在使用 GeoProj 项目时，可能会遇到如何生成训练数据集的问题。项目需要特定的数据集格式来进行训练。

解决步骤:

1. 准备原始数据: 首先，准备一组无畸变的图像作为原始数据。可以使用 Places365-Standard 数据集或其他无畸变图像。
2. 生成数据集: 使用项目提供的脚本 data/dataset_generate.py 来生成训练数据集。运行以下命令：

   python data/dataset_generate.py --sourcedir [PATH] --datasetdir [PATH] --trainnum [NUMBER] --testnum [NUMBER]
   

   其中：
   • --sourcedir: 原始无畸变图像的路径。
   • --datasetdir: 生成的数据集保存路径。
   • --trainnum: 生成的训练样本数量。
   • --testnum: 生成的测试样本数量。

问题2: 如何训练模型？

问题描述: 新手可能会对如何开始训练模型感到困惑，特别是如何设置训练参数。

解决步骤:

1. 查看帮助信息: 首先，查看训练脚本的帮助信息，了解可用的参数选项。运行以下命令：

   python trainNetS.py --h  # 如果训练 GeoNetS
   python trainNetM.py --h  # 如果训练 GeoNetM
   

2. 设置训练参数: 根据帮助信息，设置合适的训练参数，如学习率、数据集路径等。
3. 开始训练: 运行训练脚本，开始训练模型。例如：

   python trainNetS.py --lr 0.001 --datasetdir [PATH]
   

问题3: 如何使用预训练模型进行图像校正？

问题描述: 新手可能不知道如何使用预训练模型来校正图像。

解决步骤:

1. 下载预训练模型: 从项目提供的链接下载预训练模型。
2. 修改评估脚本: 使用 eval.py 脚本，并根据需要修改模型路径、图像路径和保存结果路径。
3. 运行评估脚本: 运行以下命令来生成校正后的图像：

   python eval.py --model_path [PATH] --image_path [PATH] --result_path [PATH]
   

   其中：
   • --model_path: 预训练模型的路径。
   • --image_path: 待校正图像的路径。
   • --result_path: 校正后图像的保存路径。

通过以上步骤，新手可以顺利地使用 GeoProj 项目进行图像的几何畸变校正。