《PanNet: A Deep Network Architecture for Pan-Sharpening》ICCV 2017
一、必要的包安装
推荐一个快速上手Pytorch教程 eat_pytorch_in_20_days 。
pip install opencv-python
pip install h5py
pip install tensorboard
pip install scipy
pip install torchsummary
二、代码精读
代码文件夹含义
./test_data/ 测试数据
./test_results/ 测试数据最后得到的结果
./train_logs/ 存放的日志的地方，可以用tensorboard方便的看training_loss 和 validate_loss/ 的变化趋势
./training_data/ 训练数据，格式有所变化为 .h5 格式，不过数据都是一样的 Nx64x64x8
./Weights/ 模型的权重（参数）
./data.py 把数据读进来
./main_test_single.py 得到模型（权重）之后，测试的文件
./main_train.py 训练文件
./model.py 专门存放网络