项目采用Swin UNet作为生成器,并结合判别器进行训练,以实现高质量的图像去雨效果。代码注释丰富,确保没有bug且可以运行,适合用于学习和研究。 项目特点 生成模型:使用Swin UNet作为生成器,该模型结合了Transformer的强大特征提取能力和UNet的编码-解码结构,能够有效地去除图像中的雨滴。 数据集:项目支持多种图像去雨数据...
SwIN UNET是一种基于Transformer的深度学习模型,常被应用于医学图像分割中。要修改SwIN UNET的代码以避免使用预训练模型,主要涉及修改模型加载权重的部分、调整网络结构以适应从零开始的训练、以及优化训练策略。在这些修改中,调整网络结构以适应从零开始的训练尤为关键。从零开始训练一个基于Transformer的网络,意味着网络初...
{model_name}") # 模型名称和编码器名称 model_name = 'unet' # 可以选择'unet', 'deeplabv3+', 'pspnet', 'hrnet' encoder_name = 'resnet34' # 构建模型 model = build_model(model_name, encoder_name) # 打印模型概要 print(model) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.CrossEntropy...
把那个有pth后缀的叁数设为
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