开源项目cv_template常见问题解决方案

cv_template项目是一个开源的图像处理框架，主要用于图像复原或分割任务，包括去雾、去雨、去模糊、夜景复原、超分辨率、像素级分割等功能。该项目主要使用Python编程语言，依赖于PyTorch等深度学习库。

新手在使用cv_template项目时需注意的问题及解决步骤

问题一：环境配置

问题描述：新手在搭建项目环境时可能会遇到依赖库安装不成功的问题。

解决步骤：

1. 确保Python版本为3.6或更高。
2. 使用pip安装所需的依赖库。如果单个库安装失败，可以尝试使用pip install -r requirements.txt批量安装。
3. 如果遇到某些库版本冲突，尝试使用指定版本的库进行安装，例如pip install opencv-python==4.2.0.34。
4. 确认安装了所有必要的依赖库后，尝试重新运行项目。

问题二：数据集准备

问题描述：新手可能不清楚如何准备和格式化数据集。

解决步骤：

1. 根据项目说明，新建一个datasets文件夹，并在该文件夹下创建train.txt和val.txt文件。
2. 使用以下格式填写文件列表：每行包含一对样本的输入和标签的绝对路径，用空格隔开。
3. 如果输入图片和标签是一一对应的并且存放在两个文件夹中，可以使用项目提供的脚本python utils/make_filelist.py生成train.txt和val.txt。

问题三：模型训练和验证

问题描述：新手可能不确定如何启动模型训练和验证过程。

解决步骤：

1. 训练模型时，使用以下命令：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --tag experiment --model FFA --epochs 20 -b 2 --lr 0.0001
   

   其中--tag用于区分不同的实验，--model指定使用的模型类型，--epochs指定训练的轮数，-b指定批量大小，--lr指定学习率。

2. 验证模型时，使用以下命令：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval.py --model FFA -b 2 --load checkpoints/experiment/20_FFA.pth
   

   其中--load指定加载的模型权重文件。

3. 如果需要恢复中断的训练，可以添加--resume参数和--load参数来载入之前的状态。

通过遵循以上步骤，新手用户可以更顺利地开始使用cv_template项目，并解决在搭建和运行过程中可能遇到的一些常见问题。