matlab使用deep network designer搭建网络进行图像增强,将搭建好的网络(没有在deep network designer导入数据进行训练)导出到工作区后,使用imageDatastore分别导入低光照图像和正常光照图像,导入网络,设置训练选项并定义损失函数后,编写程序训练网络,实现低照度图像增强
时间: 2023-12-16 15:05:28 浏览: 185
首先,需要将搭建好的网络导出到工作区。可以使用以下代码:
```matlab
net = deepNetworkDesigner;
exportONNXNetwork(net, 'network.onnx');
```
这将导出网络为 ONNX 格式,保存为 `network.onnx` 文件。
接下来,使用 `imageDatastore` 分别导入低光照图像和正常光照图像:
```matlab
lowLightData = imageDatastore('path/to/lowLightImages');
normalLightData = imageDatastore('path/to/normalLightImages');
```
然后,导入网络并设置训练选项:
```matlab
net = importONNXNetwork('network.onnx');
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 10, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'InitialLearnRate', 1e-3);
```
定义损失函数,这里以均方误差(MSE)为例:
```matlab
lossFcn = 'mse';
```
最后,编写训练代码:
```matlab
net = trainNetwork(lowLightData, normalLightData, net, options, ...
'ExecutionEnvironment', 'gpu', 'LossFcn', lossFcn);
```
这将使用低光照图像和正常光照图像对网络进行训练,并输出训练好的网络。