# 自编码器图像降噪

**Repository Path**: yuyea/self-encoder-image-denoising

## Basic Information

- **Project Name**: 自编码器图像降噪
- **Description**: 重庆大学2023年深度学习课程项目
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-05-10
- **Last Updated**: 2024-03-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 自编码器图像降噪

本代码为重庆大学深度学习课程项目，主要基于pytorch实现自编码器，完成图像降噪功能。


## 环境依赖
* pytorch
* pytorch 图像评价库
  ```sh
  pip install piqa
  ```

## 目录结构
*后续补充目录结构树*
```
Model: 自定义模型

Config.py: 参数
Loader.py: 数据加载器
PSNR.py: 评价图片相似度的指标，暂未使用

train.py: 训练代码
test.py: 测试代码
infer.py: 推理代码
```

## 运行
* 训练
    ```sh
    python train.py
    ```
* 测试
    ```sh
    python test.py
    ```
* 可视化训练过程(重新训练前删除该文件夹)
    ```sh
    tensorboard --logdir=./tensorboard --port 8123
    ```
* 实际推理
    ```sh
    python infer.py --input_dir={输入图片文件夹} --output_dir={输出图片文件夹} --output_ext = {输出文件格式}
    ```

    会从input_dir中读取所有可读取的图片文件，进行推理，然后按照output_ext指定后缀转换格式，输出至output_dir。
    请保证输入文件夹和输出文件夹均存在.