无监督生成式注意力网络模型训练方法、成像方法及装置

本发明公开了无监督生成式注意力网络模型训练方法、成像方法及装置，训练方法包括：获取训练数据集和测试数据集；利用训练数据集迭代训练无监督生成式注意力网络模型，并在迭代过程中基于总的迭代次数抽样保存模型的完整参数，在迭代设定次数后停止训练，得到抽样次数组完整参数；利用同一测试数据集测试每一组完整参数下的模型，得到模型个数组测试结果；计算每一组测试结果中同一散斑的目标图像和重建图像之间的多项评估指标值；利用各迭代次数下的各评估指标值，确定模型的最佳保存检查点。利用基于无监督生成式注意力网络，可以端到端的实现非配对散斑图像重建目标图像，为解决动态散射条件下计算成像问题提供了更加贴近实际应用的方法。