【亲测免费】 NAFNet 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

NAFNet 项目的目录结构如下：

NAFNet/
├── basicsr/
│   ├── __init__.py
│   ├── ...
├── datasets/
│   ├── __init__.py
│   ├── ...
├── demo/
│   ├── __init__.py
│   ├── ...
├── docs/
│   ├── README.md
│   ├── ...
├── experiments/
│   ├── pretrained_models/
│   │   ├── model1.pth
│   │   ├── ...
├── figures/
│   ├── figure1.png
│   ├── ...
├── options/
│   ├── test/
│   │   ├── SIDD/
│   │   │   ├── NAFNet-width64.yml
│   │   ├── REDS/
│   │   │   ├── NAFNet-width64.yml
│   ├── train/
│   │   ├── SIDD/
│   │   │   ├── NAFNet-width64.yml
│   │   ├── REDS/
│   │   │   ├── NAFNet-width64.yml
├── scripts/
│   ├── script1.py
│   ├── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── VERSION
├── cog.yaml
├── predict.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.cfg
├── setup.py

目录结构介绍

• basicsr/: 包含项目的基础代码和工具函数。
• datasets/: 包含数据集处理的相关代码。
• demo/: 包含演示代码，用于图像去噪、去模糊等任务。
• docs/: 包含项目的文档文件。
• experiments/pretrained_models/: 包含预训练模型的权重文件。
• figures/: 包含项目中使用的图片文件。
• options/: 包含训练和测试的配置文件。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• VERSION: 项目版本号。
• cog.yaml: 配置文件。
• predict.py: 预测脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.cfg: 项目配置文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

predict.py

predict.py 是 NAFNet 项目的主要启动文件，用于执行图像恢复任务。该文件支持图像去噪、去模糊和立体图像超分辨率等任务。

使用示例

python predict.py -opt options/test/SIDD/NAFNet-width64.yml --input_path /demo/noisy.png --output_path /demo/denoise_img.png

参数说明

• -opt: 指定配置文件路径。
• --input_path: 输入图像路径。
• --output_path: 输出图像路径。

3. 项目配置文件介绍

options/ 目录

options/ 目录下包含训练和测试的配置文件，分别位于 train/ 和 test/ 子目录中。每个子目录下又根据不同的任务（如 SIDD、REDS）进行分类。

示例配置文件

• options/test/SIDD/NAFNet-width64.yml: 用于图像去噪任务的测试配置文件。
• options/test/REDS/NAFNet-width64.yml: 用于图像去模糊任务的测试配置文件。

配置文件内容

配置文件通常包含以下内容：

# 示例配置文件内容
model:
  type: NAFNet
  width: 64
data:
  dataset: SIDD
  batch_size: 8
  num_workers: 4
train:
  lr: 0.001
  epochs: 100

配置文件说明

• model: 定义模型的类型和参数。
• data: 定义数据集和数据加载参数。
• train: 定义训练参数，如学习率、训练轮数等。

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整模型的训练和测试参数，以适应不同的任务需求。