如何使用自己的数据集训练MIRNet

要使用自己的数据集训练MIRNet模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 数据准备：
a. 收集并准备您自己的图像数据集，包括弱光图像和对应的增强图像。
b. 确保您的数据集已经预处理，例如调整图像大小、裁剪或旋转等。
c. 将数据集划分为训练集和验证集，以便在训练过程中评估模型的性能。

2. 下载MIRNet代码：
a. 克隆MIRNet库，您可以使用以下命令在本地机器上克隆所需的库：

      git clone https://github.com/soumik12345/MIRNet

3. 安装依赖项：
a. 根据MIRNet代码库中的说明，安装所需的依赖项和库。

4. 配置训练参数：
a. 打开MIRNet代码库中的配置文件，通常是`config.py`或`train_config.py`。
b. 根据您的数据集和实验需求，配置训练参数，例如学习率、批量大小、训练轮数等。

5. 数据加载和预处理：
a. 根据您的数据集的文件格式和文件路径，修改数据加载函数。
b. 实现必要的数据预处理操作，例如归一化、增强等。

6. 训练模型：
a. 运行训练脚本，通常是`train.py`或`main.py`。
b. 等待训练完成，观察训练过程中的损失和性能。

7. 评估模型：
a. 使用验证集评估训练后的模型性能，可以计算不同指标，如PSNR和SSIM等。

请注意，这只是一个基本的训练流程概述。具体的步骤可能会因您的数据集和代码库而有所不同。建议您仔细阅读MIRNet代码库中的文档和示例，以获得更详细的指导。