RSGUNet 图像增强项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

rsgunet_image_enhance/
├── data/
│   ├── data_loss/
│   ├── loss_metrics/
│   └── metrics/
├── net/
│   └── squid/
│       ├── train.py
│       └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── dataset_test.txt
├── dataset_train.txt
└── rsgunet.jpg

目录结构说明

• data/: 包含数据损失、损失指标和指标相关的文件。

  • data_loss/: 数据损失相关文件。
  • loss_metrics/: 损失指标相关文件。
  • metrics/: 指标相关文件。

• net/: 包含网络相关的文件，特别是 squid 目录下的训练脚本。

  • squid/: 训练脚本和其他相关文件。
    • train.py: 训练模型的主要脚本。

• .gitignore: Git 忽略文件配置。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目说明文件。

• dataset_test.txt: 测试数据集文件。

• dataset_train.txt: 训练数据集文件。

• rsgunet.jpg: 项目相关图片文件。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主要启动文件，用于训练图像增强模型。该脚本位于 net/squid/ 目录下。

主要功能

• 模型训练: 使用提供的训练数据集进行模型训练。
• 模型保存: 训练过程中保存模型检查点。
• 数据加载: 加载训练和验证数据集。

使用方法

python net/squid/train.py

3. 项目的配置文件介绍

dataset_train.txt 和 dataset_test.txt

这两个文件分别用于指定训练和测试数据集的路径。

内容示例

/path/to/train/image1.jpg
/path/to/train/image2.jpg
...

.gitignore

.gitignore 文件用于指定 Git 版本控制系统中需要忽略的文件和目录。

内容示例

*.pyc
__pycache__/
data/

README.md

README.md 文件是项目的说明文档，包含项目的基本信息、使用方法和引用信息。

内容示例

# RSGUNet 图像增强项目

## 项目简介

该项目是 PIRM2018 挑战赛智能手机感知图像增强任务的冠军解决方案。

## 使用方法

1. 使用检查点文件保存模型。
2. 使用数据集文件放置数据集。
3. 使用预训练的 VGG 模型进行训练。

## 引用

请引用我们的论文：

@InProceedings[RSGUNet2018,
  author = [J. Huang and P. Zhu and M. Geng and J. Ran and X. Zhou and C. Xing and P. Wan and X. Ji],
  title = [Range Scaling Global U-Net for Perceptual Image Enhancement on Mobile Devices],
  booktitle = [European Conference on Computer Vision Workshops],
  year = [2018],
]

通过以上内容，您可以快速了解并使用 RSGUNet 图像增强项目。