基于Transformer的图像去噪算法

基于Transformer的图像去噪算法是使用Transformer模型来处理图像去噪任务。下面是一个基于Transformer的图像去噪算法的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchsummary import summary

# 定义Transformer模型
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_heads, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(input_dim, num_heads, hidden_dim),
            num_layers
        )
        self.decoder = nn.Linear(input_dim, input_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

# 加载CIFAR-10数据集
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型和优化器
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = Transformer(input_dim=3, hidden_dim=256, num_heads=8, num_layers=6).to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader):
        data = data.to(device)
        noisy_data = data + torch.randn_like(data) * 0.1  # 添加高斯噪声
        optimizer.zero_grad()
        output = model(noisy_data)
        loss = criterion(output, data)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 使用模型去噪图像
test_dataset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)

model.eval()
with torch.no_grad():
    for data, _ in test_loader:
        data = data.to(device)
        noisy_data = data + torch.randn_like(data) * 0.1  # 添加高斯噪声
        denoised_data = model(noisy_data)
        # 显示去噪前后的图像
        # ...

# 打印模型结构
summary(model, (3, 32, 32))

这个示例中，我们使用了一个基于Transformer的模型来进行图像去噪。首先，我们定义了一个Transformer类，其中包含了一个TransformerEncoder和一个线性层作为解码器。然后，我们加载了CIFAR-10数据集，并初始化了模型、优化器和损失函数。接下来，我们训练模型，通过将噪声图像作为输入，将去噪后的图像作为输出，并计算损失。最后，我们使用训练好的模型对测试集中的图像进行去噪，并显示去噪前后的图像。