文件名称：Pytorch-Image-Dehazing:基于GAN的图像去雾
文件大小：16.92MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 13:10:09
Python
基于GAN的图像去雾 该项目旨在实现基于GAN的图像去雾方法 图1.生成器。 发生器可以直接输出无雾图像，而无需估计中间参数。 图2.鉴别器。 鉴别器可以引导发生器生成更真实的除雾结果。 要运行此项目，您需要设置环境，下载数据集，然后可以训练和测试网络模型。 我将逐步向您展示运行该项目，希望它足够清楚。 先决条件 该项目已在Ubuntu 16.04的GPU Titan V上进行了测试。请注意，运行该代码需要一个GPU。 否则，您必须稍微修改一些代码才能使用CPU。 如果使用CPU进行训练，可能会太慢。 因此，我建议您使用足够强大的GPU和大约12G的RAM。 依存关系 建议使用Python 3.5或3.6。 tqdm==4.19.9 numpy==1.17.3 tensorflow==1.12.0 tensorboardX torch==1.0.0 Pillow==6.2.0 to
【文件预览】：
Pytorch-Image-Dehazing-master
----data.py(3KB)
----inputs()
--------41.png(6.53MB)
--------31.png(8.82MB)
----scripts()
--------demo_indoor.sh(133B)
--------indoor.sh(61B)
--------demo_outdoor.sh(134B)
--------outdoor.sh(63B)
----utils.py(3KB)
----main.py(7KB)
----model.py(7KB)
----requirements.txt(107B)
----demo.py(2KB)
----README.md(4KB)
----vgg16.py(568B)
----figs()
--------demo2.png(572KB)
--------discriminator.png(79KB)
--------demo1.png(848KB)
--------data.PNG(28KB)
--------generator.png(73KB)