【源码】基于深度学习框架的图像重建项目

项目简介

这是一个基于深度学习框架的图像重建项目，借助训练网络开展图像重建任务。运用现代机器学习算法与大量数据，提升图像重建的质量和效率。项目涵盖图像处理、深度学习及神经网络算法等多个领域，可供图像处理工程师和深度学习研究人员参考学习。

项目的主要特性和功能

1. 训练图像重建网络模型：通过训练深度学习模型学习并预测图像数据的重建过程，利用训练数据集优化模型参数和性能。
2. 图像重建功能：使用训练好的模型进行图像重建，能处理原始输入数据（如图像像素数据或深度传感器捕获的光场信息），重建出高质量图像结果。

安装使用步骤

环境配置

• Python 3.9.15
• PyTorch 1.13.1
• PyTorch-CUDA 11.6
• PyCharm 2021.3.3 (Community Edition)

下载数据

从百度网盘下载训练数据，存于Pt文件夹内。

配置路径

在train2.py和test_gpu文件中，将读取数据和保存数据的路径修改为本地存放路径。

运行训练

把本项目文件置于 PyCharm 的同一项目内，运行train2.py文件，开始训练图像重建网络模型。

验证性能

训练完成后，运行test_gpu文件，验证训练网络的性能。通过上述步骤，用户可使用本项目功能进行图像重建任务。

下载地址

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