DCDicL_denoising:用于图像去噪的深度卷积字典学习的正式实施-源码

上传者: 42148975 | 上传时间: 2021-08-15 12:55:02 | 文件大小: 20KB | 文件类型: ZIP
DCDicL用于图像去噪 郑鸿毅*,永鸿伟*,张磊,《 CVPR 2021年的“深度卷积字典学习以进行图像去噪”》(*平等贡献) DCDicL的实现基于出色的图像恢复工具箱 。 要求 PyTorch 1.6+ 漂亮表 tqdm 测验 步骤1 从下载预训练的模型。 解压缩下载的文件并将文件夹放入./release/denoising 第2步 配置options/test_denoising.json 。 重要设置: 任务:任务名称。 路径/根:保存任务的路径 path / pretrained_netG:包含预训练模型的文件夹的路径。 data / n_channels:1表示灰度,3表示颜色。 测试/可视化:对于保存嘈杂的输入/预测字典为true。 第三步 python test_dcdicl.py 训练 培训代码即将发布。

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