高光谱去噪pytorch复现

高光谱去噪是一个重要的图像处理任务，其中pytorch是一个广泛使用的深度学习框架。在复现高光谱去噪算法时，你可以参考以下步骤：

1. 首先，你可以查阅论文《Decoder Denoising Pretraining for Semantic Segmentation》和《Crafting Better Contrastive Views for Siamese Representation Learning（CVPR）＊＊＊.com/bwconrad/decoder-denoising，查找与高光谱去噪相关的代码。

3. 在代码存储库中，你可以找到用于高光谱去噪的PyTorch实现。阅读README文件以获取有关代码的说明和使用方法。

4. 根据代码存储库的说明，你可以使用提供的代码实现高光谱去噪算法。确保按照说明准备数据集，并使用适当的超参数进行训练。

5. 在模型训练完成后，你可以使用该模型对高光谱图像进行去噪。通过将待处理的图像输入已训练的模型中，并获取输出图像来实现此操作。

6. 最后，你可以评估去噪结果的质量，比较去噪前后的图像，以及计算各种图像质量指标（如PSNR和SSIM）。