第9组Alpha(3/3)

OUC2022秋季软工09组展示了他们的项目进度,包括对CBDNet网络的参数调整,椒盐噪声和高斯噪声图片的训练,以及Python Flask框架的学习应用。鄢凯瑞完成了前后端对接,王义钧生成噪声数据集并调整网络参数,范继腾和王景琪分别进行模型训练和前端页面设计,李禹锋实现了图片上传下载功能。下周计划包括模型优化、页面美化及功能完善。

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OUC2022秋季软工09组Alpha(3/3)

声明

一、过去完成的任务:

  • 对CBDNet网络进行一些参数的调整,以实现更高效的训练效果。
  • 自己生成了带有椒盐噪声和高斯噪声的图片并进行了训练
  • 上网查找了关于去噪和清晰的Real-CUGAN模型
  • 学习了python web的Flask框架,初步学习了用Flask来部署网站,实现具体的功能
  • 上传,下载图片功能完成

二、每个人的任务

鄢凯瑞
1. 本周完成的任务:
  • 自己生成了带有椒盐噪声和高斯噪声的图片并进行了训练
  • 上网查找了关于去噪和清晰的Real-CUGAN模型
  • 前后端对接成功
2. 下周计划任务:
  • 学习Real-CUGAN网络模型并运用到该项目中
3. 收获:
  • 学习了Real-CUGAN网络模型,对该网络有了一些了解
  • 学会了椒盐和高斯噪声的生成方法并自己生成带有噪声图片作为数据集进行训练
王义钧
1、工作内容

    首先,利用高斯噪声、椒盐噪声的生成函数,通过手动输入一批相同分辨率的图像,赋予图像不同类别、不同强度的噪声。这里我们调用python中的skimage库,该图像处理库中自带

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