CBDNet 开源项目教程

CBDNet 开源项目教程

CBDNetCode for “Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs”, CVPR 2019项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cb/CBDNet

1. 项目的目录结构及介绍

CBDNet 项目的目录结构如下：

CBDNet/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── common.py
│   ├── denoise.py
│   ├── test.py
│   └── train.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── cbdnet.py
│   └── utils.py
├── results/
├── scripts/
│   ├── test.sh
│   └── train.sh
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• data/: 包含数据处理和加载的相关脚本。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • common.py: 通用数据处理函数。
  • denoise.py: 去噪处理函数。
  • test.py: 测试数据处理函数。
  • train.py: 训练数据处理函数。
• models/: 包含模型的定义和相关工具函数。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • cbdnet.py: CBDNet 模型的定义。
  • utils.py: 模型相关的工具函数。
• results/: 存储训练和测试结果的目录。
• scripts/: 包含训练和测试的脚本。
  • test.sh: 测试脚本。
  • train.sh: 训练脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/ 目录下的 train.sh 和 test.sh 脚本。

train.sh

train.sh 脚本用于启动训练过程，其主要内容如下：

#!/bin/bash
 
python train.py --config configs/train_config.json

test.sh

test.sh 脚本用于启动测试过程，其主要内容如下：

#!/bin/bash
 
python test.py --config configs/test_config.json

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，包含 train_config.json 和 test_config.json。

train_config.json

train_config.json 文件包含训练过程中的配置参数，例如：

{
  "batch_size": 16,
  "learning_rate": 0.001,
  "epochs": 100,
  "data_path": "path/to/training/data"
}

test_config.json

test_config.json 文件包含测试过程中的配置参数，例如：

{
  "batch_size": 1,
  "data_path": "path/to/testing/data"
}

以上是 CBDNet 开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。

CBDNetCode for “Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs”, CVPR 2019项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cb/CBDNet