我只需要测试dehaze_net
时间: 2023-11-29 15:04:56 浏览: 24
如果你只需要测试去雾网络(dehaze_net),你可以尝试将深度估计网络(depth_net)的权重忽略掉。你可以使用以下的代码来加载去雾网络的参数:
```python
dehaze_state_dict = torch.load(dehaze_model_path)
dehaze_net.load_state_dict(dehaze_state_dict['dehaze_net'])
```
这个代码片段会从指定路径(dehaze_model_path)加载保存的模型参数,然后将去雾网络的参数(dehaze_net)赋值给dehaze_net。这样,你就可以使用dehaze_net进行测试了。如果你不需要加载深度估计网络的参数,可以不用调用depth_net的load_state_dict()函数。
相关问题
两个网络是交替训练的,而且是分开保存参数。但是测试的时候只测试其中一个网络,出现了missing keys的问题
出现missing keys的问题是因为你测试使用的网络没有加载完整的参数,只加载了其中的一部分,缺少了另一个网络的参数。这通常是因为在测试时,你只加载了其中一个网络的权重,而忘记了加载另一个网络的权重。
解决这个问题的方法是,根据你保存的模型参数文件,将两个网络的参数都加载进来。你可以使用torch.load()函数加载参数文件,然后将参数分别赋值给对应的网络。
以下是一个示例代码:
```python
dehaze_state_dict = torch.load(dehaze_model_path)
depth_state_dict = torch.load(depth_model_path)
dehaze_net.load_state_dict(dehaze_state_dict['dehaze_net'])
depth_net.load_state_dict(depth_state_dict['depth_net'])
```
这个代码片段会从文件中加载保存的模型参数,并将它们分别赋值给去雾网络和深度估计网络。这样,你就可以在测试时使用这两个网络了。
Cycle-dehaze
Cycle-Dehaze是一种增强版的CycleGAN架构,用于单图像去雾。与CycleGAN相比,Cycle-Dehaze引入了一个额外的损失函数,即循环感知一致性损失。其目标是通过优化CycleGAN架构并增加循环感知一致性损失来实现去雾效果。在测试时,Cycle-Dehaze使用生成器G*来获得无雾的图像。
Cycle-Dehaze的网络结构借鉴了EnhanceNet的感知损失思想,将原始图像与重建的循环图像在特征空间进行比较,而不是在像素空间进行比较。循环一致性损失确保高峰值信噪比(PSNR),而感知损失在特征空间保持图像的清晰度。此外,Cycle-Dehaze还使用传统的拉普拉斯金字塔在主要去雾过程之后提供更好的上采样结果。
文献提出了Cycle-Dehaze的增强版CycleGAN,该论文的标题是《Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing》,作者是Deniz Engin、Anil Genç和Hazim Kemal Ekenel。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing循环去雾:增强循环gan单幅图像去雾(重要基础...](https://blog.csdn.net/m0_75262530/article/details/131486884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Cycle-Dehaze:用于单图像去雾的增强型 CycleGAN(2018_CVPR)](https://blog.csdn.net/weixin_44021553/article/details/124333731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [细节增强的matlab代码-Cycle-Dehaze:循环除雾](https://download.csdn.net/download/weixin_38617335/19109106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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