本文主要講述了一體化模型進行去噪、去雨、去模糊，也就是說，一個模型就可以完成上述三個任務。實現(xiàn)了良好的圖像復原功能！
先來看一下美女復原.jpg
具體的：
- 在圖像恢復任務中，需要在恢復圖像的過程中保持空間細節(jié)和高級上下文信息之間的復雜平衡。
- 在這篇論文中，我們提出了一種新穎的協(xié)同設計，可以在這些競爭目標之間實現(xiàn)最佳平衡。我們的主要提議是一個多階段架構，逐步學習對退化輸入進行恢復的函數(shù)，從而將整個恢復過程分解為更可管理的步驟。
- 具體而言，我們的模型首先使用編碼器-解碼器架構學習上下文特征，然后與保留局部信息的高分辨率分支相結合。
- 在每個階段，我們引入一種新穎的逐像素自適應設計，利用原位監(jiān)督注意力來重新加權局部特征。這種多階段架構的一個關鍵組成部分是不同階段之間的信息交流。
- 為此，我們提出了一種雙重方法，在信息不僅從早期到晚期階段順序交換的同時，還存在特征處理塊之間的側向連接，以避免任何信息損失。
- 結果緊密關聯(lián)的多階段架構，在包括圖像去雨、去模糊和去噪等多個任務的十個數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了強大的性能提升。
去噪結果
該論文提出的方法在圖像恢復任務中引入了一個多階段架構，可以有效平衡空間細節(jié)和上下文信息。其核心思想是逐步學習破損輸入的恢復函數(shù)，并通過多個階段的信息交流來實現(xiàn)更好的恢復效果。
去模糊結果
具體而言，該方法使用編碼器-解碼器架構學習上下文特征，并將其與保留局部信息的高分辨率分支相結合。
去雨對比結果
在每個階段，它還引入了一種新穎的自適應設計，通過利用原位監(jiān)督注意力對局部特征進行重新加權。此外，該方法還使用了早期到晚期階段的順序信息交流和側向連接來避免信息損失。
代碼部署
要部署和運行該論文的代碼，您可以按照以下步驟進行：
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獲取代碼：首先，您需要從論文作者的代碼存儲庫或其他公開來源獲取代碼。
git clone my_code 聯(lián)系我----->qq1309399183 -
環(huán)境設置：確保您的計算機上已安裝所需的軟件和庫。根據(jù)代碼要求，您可能需要安裝Python、PyTorch、NumPy等。
conda create -n pytorch1 python=3.7 conda activate pytorch1 conda install pytorch=1.1 torchvision=0.3 cudatoolkit=9.0 -c pytorch pip install matplotlib scikit-image opencv-python yacs joblib natsort h5py tqdmcd pytorch-gradual-warmup-lr; python setup.py install; cd .. -
數(shù)據(jù)準備：準備用于圖像恢復任務的數(shù)據(jù)集。根據(jù)您的需求，您可以選擇合適的數(shù)據(jù)集，并確保按照代碼的要求組織數(shù)據(jù)。
點擊代碼中的鏈接獲??！
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模型訓練：使用提供的代碼，您可以使用準備好的數(shù)據(jù)集對模型進行訓練。根據(jù)代碼的具體實現(xiàn)，您可能需要指定模型架構、訓練參數(shù)和優(yōu)化器等。
python train.py
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-734544.html -
模型測試：在訓練完成后，您可以使用訓練得到的模型對新的圖像進行恢復。根據(jù)代碼的實現(xiàn)，您可能需要提供待恢復圖像的路徑或其他必要的輸入文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-734544.html
python demo.py --task Task_Name --input_dir path_to_images --result_dir save_images_here touch me:qq---->1309399183
到了這里，關于一體化模型圖像去雨+圖像去噪+圖像去模糊（圖像處理-圖像復原-代碼+部署運行教程）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
