CNN+Transformer图像质量评估模型实战教程

资源摘要信息:"本资源是基于CNN和Transformer架构的图像质量评估系统的Python源码及项目说明文件，专注于提供无美学特征参与的图像清晰度评分。系统旨在通过深度学习技术自动筛选图像，以解决在大量图像数据中寻找符合需求的图像时的人力不足问题。 CNN（卷积神经网络）擅长从局部视野提取特征，但图像评估不仅需要局部特征，还需要对图像整体内容进行综合考量。因此，该系统在CNN的中间层引入了Transformer模型，以学习和利用更广泛的全局特征，从而提高评分模型的性能。 资源包含了一个实验中使用的不同图像质量评估数据集，包括但不限于： - LIVE数据集 - KONIQ数据集 - CSIQ数据集 - LIVEC数据集 - BID数据集 以上数据集为公开数据集，用户需要自行下载后才能正常使用本系统。 项目使用了回归预测模型，并通过引入Transformer来提升CNN模型的性能。系统采用Adam优化器进行训练，并依赖于PyTorch框架进行模型开发。 资源中的代码文件列表包括： - project_description.md（项目说明） - model.py（定义模型结构） - folders.py（文件夹路径配置） - transformer.py（Transformer模块实现） - BaseIQASolver.py（图像质量评估基础求解器） - args.py（参数解析模块） - data_loader.py（数据加载器） - hyper_model.py（超参数模型配置） - train.py（训练脚本） - run.sh（运行脚本） 该资源适合计算机相关专业在校学生、专业老师或企业员工下载使用，并且适用于各种学习和研究场景，如毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。具有一定的学习和参考价值，用户可根据自身需求对项目代码进行修改和扩展，实现更多功能。 在使用时，用户可以通过nohup命令后台运行train.py脚本进行模型训练，同时指定数据集、训练测试样本数、是否使用CUDA、随机种子等参数。通过这种方式可以方便地进行模型训练并生成日志文件。 本资源的使用和学习，不仅能帮助用户入门深度学习图像处理领域，还能加深对CNN和Transformer架构的理解，以及它们如何在实际问题中得到应用。"