【亲测免费】 MAT：基于掩码感知Transformer的大面积图像修复教程

1. 目录结构及介绍

MAT项目是针对大型孔洞图像修复的一个先进解决方案，其仓库的目录结构组织如下：

MAT/
├── datasets               # 数据集处理相关脚本
│   └── ...
├── dnnlib                 # 深度学习网络库
│   └── ...
├── evaluatoin             # 评估脚本存放处
│   └── ...
├── figures                # 图表和可视化数据
│   └── ...
├── losses                 # 损失函数定义
│   └── ...
├── metrics                # 评价指标实现
│   └── ...
├── networks               # 网络架构定义
│   └── ...
├── test_sets              # 测试集图片和对应的mask
│   └── ...
├── torch_utils            # PyTorch相关的实用工具
│   └── ...
├── training               # 训练脚本及相关配置
│   └── ...
├── .gitignore             # Git忽略文件列表
├── LICENSE                # 项目许可协议
├── README.md              # 主要的项目说明文件
├── dataset_tool.py        # 数据集处理工具
├── generate_image.py      # 核心脚本，用于生成修复后的图像
├── legacy.py              # 兼容旧代码
├── requirements.txt       # 项目依赖清单
├── train.py               # 训练模型的主要脚本
└── ...

• datasets：包含数据预处理和加载的脚本。
• dnnlib：深度神经网络的基础库。
• evaluatoin：用于评估模型性能的脚本。
• figures：存储实验结果的图表。
• losses：定义在训练过程中使用的损失函数。
• metrics：实现不同的评价指标，如FID，U-IDS等。
• networks：自定义的网络结构代码。
• test_sets：测试集的数据和对应的掩码。
• torch_utils：PyTorch特定的辅助功能。
• training：训练模型的相关配置和脚本。
• .gitignore, LICENSE, README.md: 分别是Git忽略文件，许可证和项目简介。
• dataset_tool.py, generate_image.py, train.py: 关键脚本，分别用于数据处理、生成修复图像和模型训练。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 生成修复图像 (generate_image.py)

此脚本用于生成图像修复结果。它接受预训练模型路径、数据路径和输出路径作为参数，并且可以指定掩码路径。运行该脚本的示例命令如下：

python generate_image.py --network 预训练模型路径 --dpath 数据集路径 --outdir 输出目录 [--mpath 掩码路径]

如果不提供掩码路径，脚本将生成随机掩码进行图像修复。

2.2 训练模型 (train.py)

用于训练新模型的脚本，通过设置各种参数来定制训练过程，如GPU数量、批次大小、数据路径等。一个基本的训练命令示例如下：

python train.py \
    --outdir 输出路径 \
    --gpus GPU数量 \
    --batch 批次大小 \
    --data 训练数据路径 \
    --data_val 验证数据路径 \
    ...

这些参数允许用户灵活地调整训练设置以适应不同环境和需求。

3. 项目的配置文件介绍

虽然该项目没有单独列出的“配置文件”以传统意义上的.ini或.yaml形式存在，但配置主要是通过train.py中的命令行参数实现的。用户可以直接在调用train.py时指定各项训练细节，比如选用的网络结构(--generator, --discriminator)、损失函数(--loss)、优化策略等。这种灵活性使得配置通过参数传递的方式来进行，无需编辑独立的配置文件。

请注意，为了确保项目运行顺利，应当先安装依赖项（通过运行pip install -r requirements.txt），并保证所使用的Python版本为3.7，以及环境支持PyTorch 1.7.1和CUDA 11.0。此外，理解每个脚本中定义的参数及其作用对于成功操作项目至关重要。