search

zhangbaijin / MemoryNet

Code for paper: Memory Augment is All Your Need for image restoration(cloud,rain,shadow removal, low-light image enhancement, image deblur)即插即用提点的记忆模块
MIT License
117 stars 8 forks source link

demo的model是？ #5

Open aikosuzuki opened 2 years ago

aikosuzuki commented 2 years ago

你好！我想直接用您train好的model来试试，但遇到了一些问题，还请指教！

To test the pre-trained models of Decloud on your own images, run

python demo.py --task Task_Name --input_dir path_to_images --result_dir save_images_here

这里必须指定的task，是Deblurring, Denoising和Deraining任选一个吗？它们对应的model是您提供的哪一个呢？我download下来的有三个model_best.pth, model_epoch_250_250.pth, model_latest.pth，不知该如何和这些task对应。谢谢！

zhangbaijin commented 2 years ago

demo的model你可以直接下载我这个项目，用的是deraining模型，这三个模型你放在一个文件夹就行，你可以选择用mobel_best的模型来进行测试，latest_model是方便断点续训的

zhangbaijin commented 2 years ago

注明：我去阴影的模型暂未上传，上传的是图像去云的RICE数据集的模型，后面我会把预训练模型放出来，如果需要ISTD和SRD的结果的话可以私信我

aikosuzuki commented 2 years ago

谢谢您的回复，我需要的正是去阴影的模型。

zhangbaijin commented 2 years ago

好的，应该没什么问题

zhangbaijin commented 2 years ago

去阴影的模型我会预计在一个礼拜后更新

zhangbaijin commented 1 year ago

论文已在https://arxiv.org/abs/2309.01377

af-doom commented 6 months ago

去阴影的模型我会预计在一个礼拜后更新 您好，去阴影的模型更新了吗