GatedConvolution_pytorch：基于PyTorch的图像修复模型教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GatedConvolution_pytorch 本教程将引导您深入了解GatedConvolution_pytorch项目，这是一个基于PyTorch实现的自由形式图像修复模型，灵感源自论文Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution。此项目优化并重写了原始架构，并在某些部分进行了调整以引入更多现代实践。
1. 项目目录结构及介绍
项目遵循清晰的组织结构，便于理解和定制：
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config: 包含
.yml配置文件，用于设置训练和测试时的各种参数。 -
data: 存放数据处理相关脚本或配置。
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evaluation: 可能包含评估模型性能的脚本或工具。
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models: 核心代码所在，存放所有网络结构定义，包括自注意力层和修改后的门控卷积模块。
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preprocess: 数据预处理脚本，帮助准备训练和测试数据集。
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scripts:
test_inpaint.sh: 测试已训练模型的bash脚本。run_inpaint_sa.sh: 运行训练脚本的bash脚本。
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util: 辅助函数库，提供通用功能支持。
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LICENSE: 许可证文件，明确软件使用范围，即CC 4.0 Attribution-NonCommercial。
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README.md: 项目的主要说明文档，提供了快速概览和基本操作指南。
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result_png, test.py, test_images.py, train_sagan.py: 分别是存储结果图片、测试脚本、测试图像处理脚本和主要训练脚本。
2. 项目启动文件介绍
测试模型
- 运行测试： 使用位于
scripts目录下的test_inpaint.sh脚本进行测试。该脚本需要你提供一个包含待测试图像路径的文件，并指向预先设定好的配置文件。通过修改该脚本中的参数或配置文件（如config/test_places2_sagan.yml），可以调整测试行为。
训练模型
- 运行训练： 同样地，
run_inpaint_sa.sh脚本被用来启动训练过程。这个脚本也需要你提供相关的数据列表和掩码文件信息，以及可能要自定义的训练配置。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常位于config目录内，如test_places2_sagan.yml和训练相关的.yml文件。这些文件定义了模型训练和评估的关键参数，包括但不限于：
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数据路径：指定训练和测试数据集的位置。
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模型恢复路径（
MODEL_RESTORE）：如果你打算加载预训练权重或者保存模型的状态。 -
网络结构参数：例如是否使用自注意力代替上下文注意力等特性调整。
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训练参数：学习率、批次大小、迭代次数等，影响模型训练过程的核心设置。
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掩码生成设置：允许您选择随机自由形式掩码或矩形掩码，以及相关的参数，控制掩码的形状和分布。
为了使用该项目，首先确保拥有合适的Python环境和PyTorch安装，然后根据上述目录和文件指南，适当修改配置并执行提供的脚本即可开始您的图像修复之旅。记住，在进行任何改动之前，深入阅读项目内的README文件和配置示例，以充分理解每个参数的作用。