VisionTransformer图像去雾算法实现与源码
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 183 浏览量
更新于2024-11-13
2
收藏 156.38MB ZIP 举报
资源摘要信息:"该资源包含了关于使用VisionTransformer在图像去雾领域进行算法研究与实现的完整项目,其中包括了python源码、项目说明文档和相关数据集。VisionTransformer是一种基于Transformer架构的视觉模型,它在自然语言处理领域取得了突破性进展后,被拓展应用到了图像处理任务中。
项目的核心在于实现图像去雾算法,这是计算机视觉领域的一个重要研究方向,目的是从带有雾霾或不清晰的图像中恢复出清晰的场景。算法通常涉及预处理、网络模型设计、训练与测试等步骤。
预处理数据部分,项目首先需要将训练数据的图像切割成256*256像素的小图像块,这有助于统一数据格式,为后续的训练和验证过程做准备。数据集存放在指定的本地路径,包含训练和测试两个文件夹。
具体到源码,通过提供的命令行调用python3脚本,如generate_patches_SIDD.py,可以完成从原始数据集到预处理后数据集的转换,这是训练图像去雾模型前的必要步骤。
训练代码My_train.py是该项目的核心,其中涉及到多个参数的设置。例如,--arch指定了模型架构,这里使用的是Uformer,它是一种结合了Transformer特性的图像去雾网络。--nepoch定义了训练的总轮数,--batch_size指定了每个训练批次中图像的数量,而--train_ps定义了训练图像块的大小。GPU的使用通过--gpu参数进行指定,以加快训练过程。
通过标签我们可以看出,该项目与算法、python语言、软件/插件以及VisionTransformer架构息息相关。
压缩包中的文件名称列表提供了该资源的组成概览。项目说明.md很可能是对整个项目的详细说明文档,包括项目背景、目的、使用方法和结果等。how-do-vits-work-transformer和FFA_how-do-vits-work-transformer可能是关于Transformer工作原理的介绍文档或相关的教程。Uformer_ProbSparse可能是一个与Uformer模型相关的概率稀疏模块的实现代码或说明。diagrams_images可能包含了项目中用于说明或辅助理解的图表或流程图。LOG_USE_CPU_MEMORY文件可能记录了在训练模型时,使用CPU和内存的日志信息,这有助于了解模型训练时资源的使用情况。
整体而言,该资源为研究者或工程师提供了一个完整的基于VisionTransformer的图像去雾算法的实现方案,从理论到实践的全过程都有涉及,对于希望深入理解或应用Transformer模型解决图像处理问题的人员具有较高的参考价值。"
2024-05-09 上传
2023-11-01 上传
2023-05-15 上传
2023-10-12 上传
2023-10-12 上传
2023-10-12 上传
2023-05-15 上传
2024-05-29 上传
2024-05-09 上传
manylinux
- 粉丝: 4416
- 资源: 2491
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程