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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。

1. 環境需求
2. Python 版本：3.10
3. PyTorch 版本：2.2.0
4. CUDA 版本：12.4

5. 其他套件：numpy、opencv-python、scikit-image、matplotlib、torchvision

6. 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）