【源码】基于Python的模拟图像数据生成与训练网络

项目简介

本项目是基于Python的用于模拟图像数据生成与训练深度学习网络的项目。其主要目标是通过模拟图像数据及处理过程，为深度学习模型提供训练数据，尤其适用于处理带有结构化照明模式（SIM）的图像。项目涵盖模拟数据生成、图像处理、网络训练及辅助工具函数等多个部分。

项目的主要特性和功能

1. 模拟数据生成：可模拟散斑模式（Speckle）和正弦波模式（Sinusoidal），为深度学习模型提供模拟的训练和验证数据。
2. 图像处理：包含裁剪、灰度转换、张量转换、添加模式等步骤，生成符合特定格式的图像数据。
3. 网络训练：提供训练深度学习模型的工具和函数，包括数据加载器、优化器和损失函数。
4. 辅助工具函数：涵盖图像处理、张量操作、参数优化和图绘制等实用函数，用于处理图像数据、神经网络参数和优化过程。

安装使用步骤

安装依赖库

使用pip install命令安装项目所需的Python库，包括Augmentor和torchsummary。

生成模拟数据

1. 下载高清图片数据集，例如DIV2K中的HR图片。
2. 修改配置文件configuration.ini，设置数据路径、样本数量、数据比例等参数。
3. 运行GenerateSpeckleSIMdata.py生成仿真数据。

网络训练

运行train_SIM_Unet.py进行网络训练，自动寻找最优超参数。

注意事项

• 使用本项目时，需确保已安装所有必要的依赖库，且代码在Python环境下运行。
• 生成模拟数据时，要根据项目中的配置文件和说明操作，保证生成的数据符合项目需求。
• 进行网络训练时，需根据实际情况调整训练参数，如学习率、批量大小等，以达最佳训练效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】