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模型執行說明
此模型為以 PyTorch 2.2.0 架構訓練之生成式神經網路（Spectral Generative Network, SGN），可將一般 RGB 影像轉換為模擬多光譜影像。
模型主要用於無多光譜相機環境下之資料擴增與光譜重建，支援單張影像與批次推論。
- 環境需求
- Python 版本：3.10
- PyTorch 版本：2.2.0
- CUDA 版本：12.4
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其他套件：numpy、opencv-python、scikit-image、matplotlib、torchvision
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模型載入 ```python import torch from model import SGN model = SGN() model.load_state_dict(torch.load('model_SGN_bands12_feat31_20250825_172824.pth')) model.eval() 影像輸入與推論
輸入：RGB 影像（3-channel, 512×512 或以上）
輸出：生成多光譜影像（12-band synthetic）
推論範例：
from utils import rgb_to_tensor rgb_img = rgb_to_tensor('input.jpg') with torch.no_grad(): output = model(rgb_img) torch.save(output, 'output_multispectral.pt')
可選輸出格式
.pt 或 .npy：多波段光譜資料矩陣
.tif：可視化波段疊合影像（NDVI / NIR 合成）
Additional Information
| Field | Value |
|---|---|
| Data last updated | November 10, 2025 |
| Metadata last updated | November 10, 2025 |
| Created | November 10, 2025 |
| Format | unknown |
| Id | b4806699-4d90-41e0-8b5e-6de55cdbe560 |
| Nchu ddl resource filetype | 基礎工具 |
| Package id | 3952eb27-7fa5-4948-a53d-81199938ec9d |
| State | active |