高效去噪:采用SwinUNet作为生成器,利用其强大的特征提取能力进行图像去噪。 生成对抗网络:使用GAN框架,通过对抗训练提升去噪效果。 用户友好:提供一个基于PyQt5的GUI界面,方便用户加载图像并查看去噪结果。 预训练模型:包含训练好的模型,可以直接用于图像去噪。 详细注释:代码中包含详细的注释,适合初学者学习和理解。 项...
深度学习模型:利用生成对抗网络(GAN)和Swin UNet架构进行图像去噪。 PyTorch实现:所有代码均使用PyTorch框架编写,便于扩展和优化。 图形用户界面:使用PyQt5开发的GUI,提供直观的用户交互体验。 数据集:包含用于训练和验证的噪声图像及其对应的干净图像。 预训练模型:提供已经训练好的模型,可以直接用于预测。 易学性:代码...
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