MATLAB代码实现cellSTORM-PyTorch图像增强技术

资源摘要信息:"psf的matlab代码-cellSTORM-pyTorch:用于为cellSTORM方法训练图像增强的代码" 知识点： 1. PyTorch与图像增强：PyTorch是一个开源机器学习库，基于Python编程语言，广泛用于计算机视觉和自然语言处理。本代码中的PyTorch实现专注于图像增强，使用了CycleGAN和pix2pix等深度学习模型进行图像到图像的翻译。 2. CycleGAN与pix2pix：CycleGAN是一种用于实现图像风格转换的技术，能够将一张图片转换成另一张风格的图片，而不依赖于成对的训练数据。pix2pix是一种条件对抗网络，可以将边缘图转换成实际的图片，常用于图像到图像的转换任务。 3. cellSTORM：cellSTORM是一种用于从手机相机采集的dSTORM数据进行图像增强的技术。dSTORM是一种超分辨率成像技术，能够在光学显微镜下获得比传统光学限制分辨率更高的图像。 4. Linux或macOS、Python、CPU或NVIDIA GPU、CUDA和CuDNN：这些是运行PyTorch和本代码所需的先决条件。其中，Linux或macOS是操作系统要求，Python是编程语言要求，CPU或NVIDIA GPU是计算硬件要求，CUDA和CuDNN是NVIDIA GPU加速计算库。 5. 安装PyTorch和依赖项：这是运行PyTorch代码前的必要步骤。用户需要从PyTorch官网下载并安装PyTorch，同时还需要安装Torch视觉等依赖项。 6. U-NET生成器：U-NET是一种深度学习模型，常用于图像分割任务。在这段代码中，U-NET生成器还实现了基于删除棋盘工件的功能，这是图像增强中的一种技术。 7. 引用：如果使用这段代码进行研究，需要引用相关的学术论文。论文包括使用周期一致的对抗网络进行不成对的图像到图像的翻译（2017年，arxiv）和条件对抗网络的图像到图像翻译（在CVPR 2017中）。 8. visdom和dominate：这两个是Python库，visdom用于数据可视化，dominate用于生成HTML文档。安装这些库可以帮助用户更好地理解和使用这段代码。 9. 代码仓库：这段代码可以从git仓库中获取。用户需要使用git clone命令克隆这个仓库，并且需要进入仓库目录，然后使用python setup.py install命令安装这个仓库。 总结：这段代码提供了一个基于PyTorch的图像增强工具，主要通过CycleGAN和pix2pix实现图像风格转换和图像到图像的翻译，其中使用了U-NET生成器，并加入了删除棋盘工件的功能。用户需要满足一定的先决条件并引用相关的学术论文才能使用这段代码。