# Cloud Removal Training - Deep Learning

# 🌥️ Cloud Removal Training

Train Deep Learning Models để khử mây từ ảnh Sentinel-2

📚 Dataset: SEN12MS-CR (Sentinel-12 Multi-Seasonal Cloud Removal)
🏗️ Architecture: U-Net với skip connections
📊 Input: S2 cloudy (4 bands) + S1 radar (2 bands) = 6 channels
🎯 Output: S2 clean (4 bands)
⏱️ Training time: ~2-3 hours (GPU) / ~20-30 hours (CPU)

## ⚙️ Cấu hình Training

🏗️ Model Architecture
Chọn kiến trúc deep learning cho cloud removal
🏷️ Model Name Tên model để lưu
📂 Data Directory Thư mục chứa dữ liệu SEN12MS-CR
📦 Batch Size Giảm xuống 4 hoặc 2 nếu GPU hết RAM
🔄 Number of Epochs Số lượng epochs training
📈 Learning Rate Learning rate (default: 1e-4)
📡 Use Sentinel-1 (Radar Data)
Sử dụng dữ liệu radar (VV, VH) để cải thiện kết quả
🚀 Use GPU
Sử dụng GPU để training nhanh hơn

## 📊 Training Status - Real-time Baseline PSNR Tracking

#### 📈 Model PSNR

--
dB (higher is better)

#### 📉 Baseline PSNR

--
dB (cận dưới - không làm gì)

#### ⚡ Improvement

--
dB (Model - Baseline)

#### 🎯 Progress

0/0
Epochs completed
0%

### 🏆 Best PSNR (Cao Nhất)

Best Model PSNR
--
dB
At Epoch
--
epoch
Train Loss
--
MSE
Val Loss
--
MSE
Baseline PSNR
--
dB (cận dưới)
Improvement
--
dB (vs baseline)

### 📉 Worst PSNR (Thấp Nhất)

Worst Model PSNR
--
dB (cận dưới)
At Epoch
--
epoch
Train Loss
--
MSE
Val Loss
--
MSE
Baseline PSNR
--
dB
Gap from Baseline
--
dB

### 📊 Performance Range & Baseline

PSNR Range
--
dB (max - min)
Avg PSNR
--
dB
Stability
--
%
Baseline PSNR
--
dB (cận dưới)
--

### 📊 PSNR vs Baseline - Live Chart

Training logs will appear here...

## 🤖 Cloud Removal Models

Loading models...

## 📖 Cloud Removal Deep Learning Architectures

### 🔹 U-Net

Classic encoder-decoder with skip connections. Fast training, good baseline performance.

Recommended for beginners

### 🔹 CR-GAN

Cloud Removal GAN - adversarial training cho kết quả chân thực hơn.

Advanced

### 🔹 SpA-GAN

Spatial Attention GAN - attention mechanism tập trung vào vùng có mây.

Best quality

### 🔹 GLF-CR

Global-Local Fusion - kết hợp features global và local cho chi tiết tốt hơn.

High accuracy

### 🔹 SEN12MS-CR

Multi-modal fusion - kết hợp Sentinel-1 radar và Sentinel-2 optical.

Multi-sensor

### 🔹 RSDehazeNet

Remote Sensing Dehaze Network - chuyên cho ảnh viễn thám.

RS specialized

### 🔹 Cloud-Net

Encoder-Decoder architecture với residual connections.

Balanced

### 🔹 DSen2-CR

Deep Sentinel-2 Cloud Removal - tận dụng temporal information.

Temporal fusion