DRBNet 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

DRBNet 项目的目录结构如下：

DRBNet/
├── ckpts/
├── datasets/
├── install_CUDA11.1.sh
├── README.md
├── requirements.txt
├── run.py
├── setup.py
└── src/
    ├── models/
    ├── utils/
    └── ...

• ckpts/: 存放预训练模型的权重文件。
• datasets/: 存放数据集文件。
• install_CUDA11.1.sh: CUDA 安装脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• run.py: 项目启动文件。
• setup.py: 项目安装文件。
• src/: 项目源代码目录，包含模型、工具等子目录。

2. 项目的启动文件介绍

run.py 是 DRBNet 项目的启动文件，主要用于执行图像去模糊任务。其主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 加载预训练权重。
• 执行去模糊操作。
• 保存处理后的图像。

使用示例：

python run.py --net_mode single --eval_data DPDD --save_images

3. 项目的配置文件介绍

DRBNet 项目的配置文件主要通过命令行参数进行配置，具体参数如下：

• --net_mode: 网络模式，例如 single 表示单图像输入模式。
• --eval_data: 评估数据集，例如 DPDD、RealDOF、CUHK、PixelDP。
• --save_images: 是否保存处理后的图像。

配置文件的具体参数可以通过运行 python run.py --help 查看。

以上是 DRBNet 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。