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cnn源码matlab去噪-Processing-History-of-Images:使用深度学习检测图像的处理历史
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2021-06-03
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cnn源码matlab去建立图像处理历史 我们的目标是重现论文中提到的结果。 我们在这个实现中使用了 Pytorch,并试图坚持论文中使用的 CNN 架构,但做了一些调整以获得更好的结果。 建筑学 训练分两个阶段进行,因此使用了两个 CNN,其架构如下: 模型一 模型二 要求 Python3.x 最新版本的 Pytorch(您可以按照任何标准博客安装 pytorch) 麻木的 泡菜 虚拟环境 具有 10Gb 或更多内存的 GPU(我们使用 Nvidia 1080Ti 进行训练) 指示 生成数据集: 首先,需要下载存在的 BossBase 原始图像。 然后,提取 tar 文件,在父目录中创建一个文件夹datasets/1.data并将提取的图像复制到该文件夹中。 接下来,打开 Matlab 并在项目的matlab文件夹中运行命令cr2jpeg和loldata 。 这些命令可能需要相当长的时间。 运行这些命令后,数据集文件夹内的目录结构将如下所示: . ├── jpegs ├── test | |── ctr | │ ├── denoise | │ ├── high | │ ├── l
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Processing-History-of-Images-master.zip (19个子文件)
Processing-History-of-Images-master
matlab
loldata.m 15KB
centrallyCrop.m 606B
down960.m 209B
cr2jpeg.m 1KB
extract_train_moments.py 4KB
train_MLP_net.py 11KB
extract_test_moments.py 4KB
images
phase_2.png 60KB
phase_1.png 95KB
requirements.txt 141B
custom_pooling.py 747B
extract_val_moments.py 4KB
README.md 4KB
network.py 5KB
test_phase_1.py 3KB
.gitignore 1KB
test_MLP.py 4KB
data_loader.py 5KB
train_phase_1.py 8KB
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