【源码】基于Python框架的图像分割与增强系统

项目简介

本项目是基于Python的图像分割与增强系统，主要针对高分辨率图像的恢复和增强任务。项目整合Restormer、ZoomNet、UNet及其增强版UNet_refinement等多个先进深度学习模型，利用多模型融合和投票机制，提升图像处理的准确性和鲁棒性。

项目的主要特性和功能

1. 多模型融合：整合Restormer、ZoomNet、UNet和UNet_refinement四个模型，通过投票机制综合各模型输出，提高最终结果准确性。
2. 高分辨率图像恢复：Restormer模型利用高效Transformer结构，专注于高分辨率图像恢复，提升图像质量。
3. 多尺度特征融合：ZoomNet模型采用多尺度特征融合技术，增强特征表示能力，适用于复杂图像分割任务。
4. 增强版UNet：UNet_refinement在原始UNet基础上增强，提升模型性能和稳定性。
5. 环境兼容性：支持Python 3.8及以上版本，确保在不同环境下的兼容性和稳定性。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装Python 3.8及以上版本，使用以下命令安装所需依赖包： bash pip install -r requirements.txt

2. 下载模型权重

从Google Drive下载预训练的模型权重文件，并放置在项目目录的指定位置。

3. 运行模型

根据需求选择合适模型进行训练或测试，示例命令如下： - Restormer测试： bash python train.py --stage 'test' --model_file './result_AICUP_ori/All.pth' --save_path 'result_AICUP_ori' - ZoomNet运行： bash python main.py --model-name=ZoomNet --config=configs/zoomnet/zoomnet.py --datasets-info ./configs/_base_/dataset/dataset_configs.json --info demo - UNet训练： bash python train.py

4. 结果融合

使用voting.ipynb将各模型的输出进行融合，得到最终的图像处理结果。

下载地址

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