颜色分类leetcode图像增强器使用此图像增强器，您可以：降低图像噪声、为灰度图像着色、提高分辨率等。任何在损坏的过程中，恢复都可以通过训练实现。

训练数据：

  • 例子：Pascal VOC 2012

  • 图片形状：128, 3

  • 学习率：0.001

  • 批次大小：128

  • 时代：50

训练环境：

  • NVIDIA Tesla K40c (12GB)

腐败类型比率：

  • GSN（高斯噪声）：2%

  • GSB（高斯模糊）：2x

  • 黑色：25

  • 格瑞：不适用

  • 压缩：不适用

用法：

火车模型最简单，默认损坏类型为GSN，默认比率为0.02。

示例命令：


python train.py -i ~/data/images/ -s 128 3

指定超参数：

  • 默认学习率：0.001

  • 批量大小：128

  • 时代：50

  • 激活函数：relu

指定超参数的命令：


python train.py -i ~/data/images/ -s 128 3 -r 0.001 -b 64 -e 10