前文已为大家介绍了 Restormer 环境配置、自定义模型训练（生成.pth 文件）及官方预训练模型（deraining.pth）的运行方法，本节将详细说明如何替换为自己训练完成的.pth 文件，并重新执行去雨测试与性能评估。

一、准备自定义训练的.pth 文件

训练完成后，自定义模型文件存储在以下路径：

./Restormer/experiments/Deraining_Restormer/models/

该目录下包含按迭代次数保存的.pth 文件（如每 5000 轮保存一次），以及最新训练完成的net_g_latest.pth文件（推荐使用此文件）

步骤 1：复制自定义模型文件

将net_g_latest.pth文件复制到预训练模型存放目录：

1. 找到./Restormer/experiments/Deraining_Restormer/models/net_g_latest.pth文件；
2. 复制该文件（快捷键 Ctrl+C）；
3. 粘贴到./Restormer/Deraining/pretrained_models/目录下（快捷键 Ctrl+V）。

二、修改测试脚本配置

需调整./Restormer/Deraining/test.py文件中的参数配置，指定自定义模型路径和测试结果保存目录，具体修改如下：

1. 调整结果保存目录（可选）

为区分官方模型和自定义模型的测试结果，将结果保存至results2文件夹：

# 原代码
parser.add_argument('--result_dir', default='./results/', type=str, help='Directory for results')
# 修改后
parser.add_argument('--result_dir', default='./results2/', type=str, help='Directory for results')

2. 指定自定义模型路径

将模型权重路径从官方deraining.pth替换为自己的net_g_latest.pth：

# 原代码
parser.add_argument('--weights', default='./pretrained_models/deraining.pth', type=str, help='Path to weights')
# 修改后
parser.add_argument('--weights', default='./pretrained_models/net_g_latest.pth', type=str, help='Path to weights')

三、重新执行测试与评估

完成上述配置修改后，按以下步骤运行脚本，使用自定义模型完成去雨测试并评估性能：

# 1. 进入去雨任务的根目录
cd Restormer/Deraining

# 2. 激活已配置好的conda环境（根据实际环境名调整）
conda activate pytorch118

# 3. 执行测试脚本，生成的去雨图像将保存至./results2/目录
python test.py

# 4. 运行MATLAB脚本，计算自定义模型修复图像的PSNR/SSIM指标
# （注意：需提前调整evaluate_PSNR_SSIM.m中的图像路径，指向results2目录）
matlab -nodisplay -batch "evaluate_PSNR_SSIM"

注意：运行 MATLAB 评估脚本前，需同步修改evaluate_PSNR_SSIM.m中的测试结果路径（从原./results/改为./results2/），确保脚本能正确读取自定义模型生成的去雨图像，并与Deraining/Datasets/test/下的真实无雨图像对比计算指标。