【源码】基于Mindspore框架的遥感图像超分辨率重建模型

项目简介

本项目是基于Mindspore框架的深度学习模型，目标是提升遥感图像的超分辨率重建效果。运用高效的非局部注意残差网络（NLRNet）捕获所有像素的相似上下文依赖性，借助残差零初始化技术使信号在网络中更易传播，同时提出光谱聚合模块（SpecAM）来生成融合图像并调整光谱信息。

项目的主要特性和功能

1. 高效非局部注意机制：采用高效的非局部注意（ENLA）机制捕获像素相似上下文依赖性。
2. 残差零初始化：利用该技术让网络易于训练和信号传播。
3. 光谱聚合模块：通过SpecAM模块生成融合图像并调整光谱信息。
4. 多尺度训练与评估：支持对不同大小的遥感图像进行多尺度训练和评估。
5. 支持分布式训练：可在分布式环境中运行，实现多卡并行训练。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件： 1. 环境准备：确保已安装Mindspore框架并完成相应环境配置。 2. 数据集准备：准备好遥感图像数据集，并按项目的数据结构进行组织。 3. 修改参数：根据需求修改训练参数，如批次大小、训练轮数等。 4. 运行训练脚本：执行train.py或train_npu.py脚本开始训练模型。 5. 评估模型：训练完成后，使用eval.py脚本对模型进行评估。 6. 测试图像恢复：使用main.py脚本或相应脚本对测试图像进行超分辨率重建。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】