日用有余!国产中科方德桌面操作系统初体验

本文体验了被誉为“三大国产系统”之一的中科方德桌面操作系统,测试其在党政机关日常办公及家庭使用场景中的表现。WPS、PPT、Excel等常用软件均能秒开且操作流畅,浏览器支持谷歌等,解决了国产系统兼容性问题。此外,系统还良好支持微信、学习强国等应用,以及炒股软件和国产工业设计软件,显示出国产操作系统在实用性上的进步。

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国产IT圈里最受关注的话题,除了芯片想必就是操作系统了。

但真说起国产操作系统,大家是既熟悉又陌生,听说过的多而真正使用过的少。而伴随产业发展,市面上也涌现出众多国产操作软件,这些系统是否好用?能否满足日常办公等需求?

带着这些疑问,今天我们就来体验下,被誉为“三大国产系统”的中科方德桌面操作系统。本次体验主要针对党政机关日常办公,和个人用户家庭场景中的常见软件。

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我们先来看WPS。打开一个200M的文档,秒开,下拉很流畅,没有任何卡顿感,文章里的图片也是瞬间刷出来,搜索和替换功能,也很流畅。

再来看下PPT。这也是机关单位和公司经常使用的软件,打开一个700页的PPT,也是秒开,操作流畅,图片刷的都很快。

接下来是Excle,都说宇宙尽头是编制,现在经济不景气,考公很火,我们看一下这个1万行公务员岗位表,上下拉都很顺畅。按职位代码进行排序,以及对岗位进行筛选,很迅速。

下面我们看网银,由于历史原因,很多政府、银行、学校的网页基于谷歌、IE浏览器进行的开发,浏览器已成为国产操作系统应用的拦路虎。

方德支持谷歌等浏览器可以登入网银,这点非常好,特别是财务人员,可以摆脱对IE依赖。

再看微信,打字、聊天和传文件都没有问题。

接下来我们看学习强国,全国党员都在看,视频播放流畅,多开窗口,也很流畅。

家庭使用,炒股软件很重要,我们看一个炒股软件。使用流畅,无卡顿。

开一个超40MB的PDF文件,也很流畅。

除这些日常软件外,像国产工业设计软件中望、浩辰CAD,方德系统也能很好支持。

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就刚才的体验,常用软件基本秒开,操作流畅,针对党政单位办公和家庭日常使用是绰绰有余了。作为三大国产系统的老牌厂商,方德“基本功”算扎实。

<think>嗯,用户想要从零开始运行图像去雨的预训练模型,并且是新手,需要详细的步骤和注意事项。首先,我需要理解用户的需求。用户可能刚接触深度学习,所以需要基础的环境配置指导,比如Python、PyTorch的安装。然后,用户需要具体的步骤,从环境搭建到数据准备,再到运行模型。 接下来,我得考虑用户可能遇到的常见问题。比如环境依赖冲突,数据路径错误,预训练权重下载失败等。应该提醒用户使用虚拟环境,检查文件路径,还有下载权重时的网络问题。另外,新手可能不熟悉命令行操作,需要给出具体的命令示例。 然后是关于数据集的准备。用户可能不知道如何获取数据集,需要提供常用的去雨数据集,如Rain100H,并说明解压后的结构。数据预处理步骤也很关键,比如归一化或分块,这些可能影响模型运行。 模型选择方面,用户可能不知道有哪些现成的预训练模型,比如MPRNet或Restormer。需要推荐具体的GitHub仓库,并指导如何下载和配置。还要注意模型与框架的兼容性,比如PyTorch版本。 运行阶段,用户可能需要调整参数,比如batch size和epoch数。对于测试,要说明如何加载预训练模型进行推理,并保存结果。可视化部分,建议用matplotlib或OpenCV查看效果,这对新手理解结果很重要。 注意事项部分,硬件要求很重要,尤其是显存问题。如果用户GPU不足,建议调整batch size或使用云平台。依赖版本冲突是常见问题,虚拟环境可以解决。还要提醒测试时使用正确的权重和数据集路径。 最后,相关问题部分需要覆盖延伸的学习点,比如模型训练、评估指标、数据集制作和模型优化。这些帮助用户后续深入学习。整个流程需要逻辑清晰,步骤详细,避免使用专业术语过多,用口语化的表达让新手更容易理解。</think>好的,这是一个为新手准备的详细指南,帮助你从零开始运行一个图像去雨(Image Deraining)方向的预训练模型代码。 **核心思路:** 我们将利用别人已经训练好的模型(预训练模型),加载它,并用它来对你自己收集的、或者下载的带雨图像进行去雨处理。这通常称为“推理”或“测试”。 ## 🛠 步骤 1: 环境准备 (基石) 1. **安装 Python (必需):** * 访问 [Python 官网](https://www.python.org/downloads/)。 * 下载并安装 **Python 3.8 或更高版本** (推荐 Python 3.9 或 3.10,兼容性较好)。安装时务必勾选 **"Add Python to PATH"** 选项。 * 验证安装:打开命令行 (Windows: `cmd` 或 `PowerShell`; macOS/Linux: `Terminal`),输入 `python --version` 或 `python3 --version`,应显示版本号。 2. **安装 PyTorch (必需):** * PyTorch 是深度学习的主流框架之一。访问 [PyTorch 官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)。 * 根据你的操作系统、是否使用 GPU (强烈推荐有 NVIDIA GPU 并安装 CUDA)、以及 Python 版本,选择对应的安装命令。 * **例如 (Windows, CUDA 11.8, Python 3.10):** ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` * **例如 (CPU Only):** ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio ``` * 验证安装:在 Python 交互环境 (`python` 或 `python3`) 中输入: ```python import torch print(torch.__version__) # 打印 PyTorch 版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查 GPU 是否可用 (True 表示可用) ``` 3. **创建虚拟环境 (强烈推荐):** * 虚拟环境能隔离项目依赖,避免冲突。在命令行中: ```bash pip install virtualenv # 如果未安装 virtualenv virtualenv derain-env # 创建名为 derain-env 的虚拟环境 ``` * **激活虚拟环境:** * Windows: `.\derain-env\Scripts\activate` * macOS/Linux: `source derain-env/bin/activate` * 激活后,命令行提示符前应显示 `(derain-env)`。 4. **安装项目特定依赖:** * 找到你选择的图像去雨模型代码库 (通常在 GitHub 上)。找到 `requirements.txt` 文件。 * 在激活的虚拟环境中运行: ```bash pip install -r requirements.txt ``` * 如果项目没有 `requirements.txt`,通常 README 会列出主要依赖 (如 `opencv-python`, `numpy`, `scikit-image`, `tqdm` 等),手动安装: ```bash pip install opencv-python numpy scikit-image tqdm matplotlib ``` ## 📂 步骤 2: 获取代码和预训练模型 1. **选择模型:** * 搜索 GitHub 上流行的图像去雨项目。一些常用且相对易用的选择 (截至 2023 年底): * **MPRNet:** [https://github.com/swz30/MPRNet](https://github.com/swz30/MPRNet) (多阶段架构,效果好,代码清晰) * **Restormer:** [https://github.com/swz30/Restormer](https://github.com/swz30/Restormer) (基于 Transformer,效果顶尖) * **Uformer:** [https://github.com/ZhendongWang6/Uformer](https://github.com/ZhendongWang6/Uformer) (另一个基于 Transformer 的模型) * **SwinIR:** [https://github.com/JingyunLiang/SwinIR](https://github.com/JingyunLiang/SwinIR) (基于 Swin Transformer,图像恢复通用框架,包含去雨) * **新手建议:** 从 **MPRNet** 或 **Restormer** 开始,它们的文档和预训练模型通常比较完善。 2. **克隆代码仓库:** * 在命令行中,导航到你想要存放项目的目录 (`cd your/project/path`)。 * 使用 `git` 克隆仓库 (如果没安装 git,先下载安装 [Git](https://git-scm.com/downloads)): ```bash git clone https://github.com/swz30/MPRNet.git # 以 MPRNet 为例 cd MPRNet # 进入项目目录 ``` 3. **下载预训练模型权重:** * 在项目的 README.md 或 `docs/` 文件夹中查找预训练模型的下载链接 (通常标注为 "Pre-trained Models", "Checkpoints" 或 "Deraining Models")。 * **重要:** 下载针对**图像去雨 (Image Deraining)** 任务的预训练权重文件 (通常是 `.pth` 或 `.pt` 文件)。 * 将下载的权重文件 (.pth) 放入项目指定的文件夹,通常是 `pretrained_models/` 或 `checkpoints/deraining/`。如果文件夹不存在,按 README 说明创建。 ## 🌧 步骤 3: 准备测试数据 1. **获取测试图像:** * **选项 1: 使用标准测试集 (推荐):** 下载该模型论文中常用的测试数据集,如 Rain100H, Rain100L, Test100 (Rain12), SPA-Data 等。这些数据集通常包含 `rain` (带雨) 和 `norain` (无雨/GT) 图像对。项目 README 或论文通常会提供下载链接。 * **选项 2: 使用自己的图像:** * 收集一些你希望进行去雨的带雨照片。 * 确保图像格式为常见格式 (`.jpg`, `.png` 等)。 * 将图像放入一个单独的文件夹,例如 `your_data/rainy/`。 2. **理解数据组织:** * 对于标准测试集,解压后通常有固定的目录结构 (如 `rain/` 放带雨图, `norain/` 放干净图)。**务必查看项目提供的测试脚本 (如 `test.py` 或 `demo.py`) 或 README,了解它期望的数据存放路径格式。** * 对于自己的图像,你可能需要修改测试脚本的参数来指定输入文件夹路径。 ## 🚀 步骤 4: 运行预训练模型进行推理 (去雨) 1. **找到测试脚本:** * 在项目目录中寻找类似 `test.py`, `demo.py`, `demo_derain.py`, `eval.py` 的文件。README 通常会明确指出运行哪个脚本进行测试。 2. **理解脚本参数:** * 用文本编辑器打开测试脚本 (如 `test.py`) 或查看其帮助信息。通常你需要指定以下关键参数: * `--task`: 设置为 `deraining` 或类似值 (明确任务)。 * `--input_dir`: **带雨图像的输入目录路径** (如 `../datasets/test/Rain100H/rainy` 或 `your_data/rainy`)。 * `--result_dir`: **去雨结果图像的输出目录路径** (如 `results/derained/`)。脚本会创建此目录。 * `--weights`: **预训练权重文件 (.pth) 的完整路径** (如 `pretrained_models/deraining.pth`)。**这是最关键参数!** * 可能还有其他参数,如 `--save_images` (是否保存结果图,设为 True), `--model_type` (如果项目有多个模型变体)。 3. **运行脚本:** * 在激活的虚拟环境中,在项目根目录下运行命令。命令格式通常为: ```bash python test.py --task deraining --input_dir path/to/rainy_images --result_dir path/to/output_dir --weights path/to/pretrained_model.pth [其他参数] ``` * **以 MPRNet 为例 (具体命令请查阅其 README):** ```bash python test.py --task Deraining --input_dir ../datasets/test/Rain100H/rainy --result_dir ./results/deraining/ --weights pretrained_models/deraining.pth ``` 4. **观察输出:** * 脚本运行时会打印日志,显示处理进度、可能的速度和资源使用情况。 * 处理完成后,去雨结果图像会保存在你指定的 `--result_dir` 目录中。 ## 🔍 步骤 5: 查看结果 1. **定位结果文件:** * 导航到你设置的 `--result_dir` 目录。 * 里面应该保存着处理后的去雨图像文件 (通常是 `.png` 格式),文件名通常与输入文件对应。 2. **可视化比较:** * 使用任何图片查看器打开原始带雨图像 (`input_dir` 中的) 和对应的去雨结果图像 (`result_dir` 中的),直观比较效果。 * 可以使用 Python 脚本 (利用 `matplotlib` 或 `opencv`) 同时显示原图和结果图进行对比。 ## ⚠ 重要注意事项 1. **硬件要求:** * **GPU 加速:** 深度学习模型计算量巨大。**强烈建议在有 NVIDIA GPU 的机器上运行,并确保安装了正确版本的 CUDA 和 cuDNN (PyTorch 安装时会自动处理兼容版本)。** CPU 运行会非常慢。 * **显存 (VRAM):** 处理高分辨率图像需要较多显存。如果遇到显存不足错误 (`CUDA out of memory`),尝试: * 降低测试脚本中的 `batch size` (如果支持)。 * 缩小输入图像尺寸 (如果模型支持或通过预处理)。 * 使用更小的模型变体 (如果项目提供)。 * 升级硬件或使用云 GPU 服务 (如 Google Colab Pro, AWS, Azure)。 2. **依赖版本冲突:** * **务必使用虚拟环境!** 这是避免不同项目依赖冲突的最佳实践。 * 严格按照项目 `requirements.txt` 安装依赖。不同版本的库 (尤其是 `torch`, `torchvision`) 可能导致兼容性问题。 3. **路径问题:** * **最常见错误来源!** 仔细检查所有路径是否正确: * 预训练权重文件 (`--weights`) 的**绝对路径或相对路径**是否正确? * 输入图像目录 (`--input_dir`) 是否存在?路径是否正确? * 输出目录 (`--result_dir`) 是否有写入权限?脚本通常会创建它。 * 在命令行中,使用 `ls` (macOS/Linux) 或 `dir` (Windows) 确认文件/目录存在。 4. **预训练模型匹配:** * 确保下载的预训练权重是**专门用于图像去雨 (Image Deraining)** 任务的,而不是用于去模糊、超分辨率等其他任务的。 * 确保预训练权重与你要运行的模型架构代码完全匹配 (例如,是 MPRNet 的权重而不是 Restormer 的)。 5. **数据集匹配 (可选但推荐):** * 如果使用标准测试集 (如 Rain100H),模型通常在该类型数据上表现最佳。用自己的图像,效果可能因雨纹类型、强度、背景复杂度而异。 6. **理解输出:** * 预训练模型是在特定数据集上训练的,其去雨效果有其局限性。结果可能包含残留雨纹、轻微模糊或人工痕迹。这是正常现象。 7. **阅读 README:** * **仔细阅读所选模型项目的 README.md 文件!** 它包含最权威、最新的安装、配置和运行说明,可能包含本指南未提及的特定步骤或注意事项。 8. **网络问题:** * 下载预训练模型或大型数据集时,可能需要稳定的网络连接。如果下载失败,尝试使用下载工具或寻找备用链接 (有时在论文或项目页面的补充材料里)。 ## 📚 相关问题 1. **如何训练自己的图像去雨模型?** (需要准备带雨-无雨图像对数据集、调整训练脚本、设置超参数、可能需要多GPU训练)[^1] 2. **除了 PSNR 和 SSIM,还有哪些指标可以评价图像去雨效果?** (例如 LPIPS, NIQE, 或用户主观评价) 3. **如何制作或收集适合训练图像去雨模型的数据集?** (合成数据 vs 真实数据、数据配对、数据增强) 4. **图像去雨模型在手机或嵌入式设备上如何部署和优化?** (模型压缩、量化、移动端框架如 TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime) 5. **当前图像去雨领域有哪些最新的研究进展和SOTA模型?** (关注 CVPR, ICCV, ECCV, TPAMI 等顶级会议和期刊) [^1]: 引用自 BEiT 论文,说明了预训练模型在下游任务(如图像分类、分割)上的微调流程和性能优势,这种"预训练+下游任务微调"的范式在图像去雨等任务中同样适用。
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