Unet是一种深度学习模型,主要用于图像分割和识别。由于其独特的编码器-解码器结构,Unet在处理图像恢复和增强任务方面表现出色。编码器部分用于提取图像特征,解码器部分则负责恢复图像细节。通过这种方式,Unet可以学习到从噪声或水印中提取有用信息的模式,从而实现去噪和去水印。二、使用Unet进行图像去噪、去水印 数据准备首先,我们需要准备一个标记的
文档图像去噪和去水印是图像处理中的常见任务,对于后续的文档识别和内容提取至关重要。然而,由于文档图像的多样性和复杂性,去噪和去水印的实现并不容易。Unet是一种深度学习网络,具有良好的特征提取和图像分割能力,为解决这个问题提供了一种有效的工具。技术原理:Unet是一种编码器-解码器结构的深度学习网络,主要由下采...
苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队试图从网络架构设计和训练数据合成的角度来解决这一问题。具体而言,在网络架构设计方面,本文设计了一个swin-conv模块,将残差卷积层的局部建模能力和swin transformer模块的非局部建模能力结合起来,并将其作为主要构建模块插入到广泛使用的图像到图像转换模型:UNet架构中。在训练数据合...
数据集使用CIFAR10,并使用高斯模糊构建自定义数据集 Unet网络使用中兴提供的代码 损失函数使用L1损失 数据集准备 这里拷贝原始的CIFAR10类进行自定义类比的实现 import torch from torchvision.datasets import VisionDataset from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from torchvis...
UNet是一种用于图像分割的深度学习网络架构,但也可以用于图像修复和去噪。利用UNet进行图像修复和去噪的潜力包括以下几点: 结构优势:UNet具有编码器-解码器结构,可以捕捉图像的上下文信息并进行高效的图像恢复。这种结构使得UNet在处理图像修复和去噪任务时表现优秀。
假设你已经有预训练的模型文件(例如 swinunet_gan.pth),并且有一个测试图像用于去噪。 3. 加载预训练模型 我们将使用预训练的SwinUNet模型进行图像去噪。以下是一个简单的SwinUNet模型定义和加载预训练权重的代码。 在这里插入图片描述 SwinUNet 模型定义 import torch import torch.nn as nn from einops import ...
U-Net是一种常用于图像分割和去噪的卷积神经网络架构。 python class UNet(nn.Module): def __init__(self): super(UNet, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReL...
本项目旨在开发一个图像去噪系统,该系统结合了生成对抗网络(GAN)和Swin UNet架构,使用PyTorch深度学习框架实现。系统不仅包括训练和预测功能,还提供了一个用户友好的图形用户界面(GUI),使用PyQt5开发。此外,系统包含了一个用于图像去噪的数据集以及一个已经训练好的模型,使得用户能够直接进行预测。 项目特点 深度学习模型...
Unet实现文档图像去噪、去水印 requirement torch 1.2.0 torchvision 0.4.0 opencv-python 4.1.0.25 numpy 1.16.2 代码 以及运行教程 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复去噪即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech usage 1. dataset 下载链接:denoising-dirty-documents数据集 提取码:d8l7...
(54)发明名称一种基于改进Unet的RAW域夜景图像去噪方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进Unet的RAW域夜景图像去噪方法,包括S1:获得噪声图像和高质量图像数据集,并且将图片进行数据增强操作;S2:采用类Unet的训练网络,在图像下采样阶段,采用改进自注意力模块进行特征提取,提取全局信息;S3:在图像上采样阶段,采用卷积模块...