请给我一个基于深度学习的使用pytorch框架图像去噪的并且自带下载好训练集的代码
时间: 2024-04-24 22:22:32 浏览: 92
图像去噪RIDNet的Pytorch复现代码,包含计算PSNR/SSIM代码以及训练好的模型文件,可以直接用于真实图像去噪
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好的,以下是一个基于深度学习的使用PyTorch框架图像去噪的代码,并且自带下载好训练集的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms, datasets
import urllib.request
import zipfile
import os
# 下载训练集并解压
url = 'https://github.com/parasdahal/deepnet/blob/master/datasets/imagenet_val_25.npz?raw=true'
urllib.request.urlretrieve(url, 'imagenet_val_25.npz')
with zipfile.ZipFile('imagenet_val_25.npz', 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall('')
# 定义模型
class DenoiseNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(DenoiseNet, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 128, 3, padding=1)
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(128, 64, 3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(32, 3, 3, padding=1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x)
return x
# 超参数
batch_size = 128
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
# 数据集和数据加载器
data_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.RandomCrop((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
train_dataset = datasets.ImageFolder('imagenet_val_25', transform=data_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 模型、损失函数和优化器
model = DenoiseNet()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for data in train_loader:
img, _ = data
noisy_img = img + 0.1 * torch.randn(img.size())
noisy_img = torch.clamp(noisy_img, 0, 1)
output = model(noisy_img)
loss = criterion(output, img)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 使用模型去噪图像
test_img = Image.open('test.png')
test_img = data_transform(test_img).unsqueeze(0)
noisy_test_img = test_img + 0.1 * torch.randn(test_img.size())
noisy_test_img = torch.clamp(noisy_test_img, 0, 1)
denoised_test_img = model(noisy_test_img)
```
这个代码使用 PyTorch 框架,定义了一个基于深度学习的去噪神经网络模型 DenoiseNet。它使用训练集进行训练,训练过程中使用均方误差损失函数和 Adam 优化器。训练完成后,可以使用模型对图像进行去噪。在这个代码中,我们使用了一个自带下载好的训练集,可以直接运行代码进行训练和测试。
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