zjut
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ece5f30c2d
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feat(componets): 新增多个图像处理模块
- 添加 DynamicFilter 模块，用于频域滤波和动态调整滤波器权重
- 添加 SCSA 模块，探索空间注意力和通道注意力之间的协同作用
- 添加 SMFA 模块，自调制特征聚合用于高效图像重建
- 添加 TIAM 模块，时空交互注意力用于变化检测
- 添加 UFFC 模块，无偏快速傅里叶卷积用于图像修复
- 更新 net.py，引入 SCSA 模块替换原有注意力机制
- 优化 train.py，调整导入模块以支持新功能
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2024-11-15 09:28:49 +08:00 |
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30bbfdf86e
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feat(components): 添加 DEConv 和 SEBlock 组件
- 新增 DEConv 组件，用于细节增强卷积
- 新增 SEBlock组件，用于通道注意力机制
- 更新 net.py 中的 DetailNode 结构
- 调整 train.py 中的模型初始化
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2024-11-14 16:59:11 +08:00 |
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zjut
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c1eed72f24
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feat(net): 重构特征融合模块并添加新组件
- 新增 BaseFeatureFusion 和 DetailFeatureFusioin 类，用于特征融合
- 更新 ProjectRootManager 配置，使用本地 Python 3.8 环境
- 修改训练数据集路径
- 优化训练日志输出格式
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2024-11-14 16:02:05 +08:00 |
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5e561ab6f7
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修改代码结构，提高可读性和可维护性；调整训练输出频率。
改进 self.enhancement_module 为
self.enhancement_module = WTConv2d(32, 32)
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2024-10-09 11:35:06 +08:00 |
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96ce7d5fda
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修改代码结构，提高可读性和可维护性；调整训练输出频率。
改进 self.enhancement_module 为
self.enhancement_module = WTConv2d(32, 32)
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2024-10-08 16:50:11 +08:00 |
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d65f6ec3ce
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减少训练过程中的输出频率
修改了训练脚本，将训练过程中的进度输出频率从每批输出改为每100批输出一次，以减少输出量，提高训练效率。
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2024-10-06 22:16:42 +08:00 |
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7068b627c4
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增加了INN部分的残差连接模块，修改了训练和测试代码以提高代码的可读性和可维护性。- 在train.py中添加了打印所有参数的代码，以方便检查和记录
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2024-10-06 16:58:13 +08:00 |
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faacea007c
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修改代码实现，提高代码可读性和可维护性
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2024-10-06 16:42:18 +08:00 |
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c9e054e236
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修改代码实现，提高代码可读性和可维护性
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2024-10-05 20:49:35 +08:00 |
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HXY13
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da5da74611
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Add files via upload
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2024-06-03 19:36:29 +08:00 |
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