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不能够复现4倍上采样的结果 #4
Comments
你好,我也遇到了一摸一样的情况,使用作者提供的代码生成训练集,重新训练DistgSSR,得到的PSNR平均值只有31.75-31.78(五次重复训练都是在这个区间内),请问你最终找到解决办法了么? |
后面复现了的
Drunk
***@***.***
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: ***@***.***>;
发送时间: 2024年4月11日(星期四) 下午2:01
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.***>; ***@***.***>;
主题: Re: [YingqianWang/DistgSSR] 不能够复现4倍上采样的结果 (Issue #4)
你好,我也遇到了一摸一样的情况,使用作者提供的代码生成训练集,重新训练DistgSSR,得到的PSNR平均值只有31.75-31.78(五次重复训练都是在这个区间内),请问你最终找到解决办法了么?
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可否分享一下,后面是如何复现的么? |
加个联系方式吧 这上面不方便
Drunk
***@***.***
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: ***@***.***>;
发送时间: 2024年4月11日(星期四) 下午2:51
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.***>; ***@***.***>;
主题: Re: [YingqianWang/DistgSSR] 不能够复现4倍上采样的结果 (Issue #4)
可否分享一下,后面是如何复现的么?
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好的,邮箱 3247628890@qq.com,QQ号:3247628890 |
加你了
…---原始邮件---
发件人: ***@***.***>
发送时间: 2024年4月11日(周四) 下午3:29
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.******@***.***>;
主题: Re: [YingqianWang/DistgSSR] 不能够复现4倍上采样的结果 (Issue #4)
好的,邮箱 ***@***.***,QQ号:3247628890
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您好,我也遇到了这个问题,能麻烦您给我转发一份邮件吗,我的邮箱是17373395@buaa.edu.cn |
这个问题主要是生成数据集的代码写错了。注意原代码中的数据集生成部分,生成训练集的代码"stride = patchsize // 2",把stride改为32就可以了。
-----原始邮件-----
发件人:Congrx ***@***.***>
发送时间:2024-07-13 19:52:35 (星期六)
收件人: YingqianWang/DistgSSR ***@***.***>
抄送: DuYou2023 ***@***.***>, Comment ***@***.***>
主题: Re: [YingqianWang/DistgSSR] 不能够复现4倍上采样的结果 (Issue #4)
加你了
…
---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2024年4月11日(周四) 下午3:29 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [YingqianWang/DistgSSR] 不能够复现4倍上采样的结果 (Issue #4) 好的,邮箱 @.,QQ号:3247628890 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.>
***@***.***
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谢谢 |
作者,你好,最近看到你的文章,写得非常好,给了我一些启发,于是就想自己复现一下,自己训练了你的网络。通过BasicLF中得到了你的代码,但上采样4倍的结果PSNR与SSIM的平均值与你论文中的结果有较大的差异,PSNR平均值仅仅只有31.74.我用到的训练策略和论文中一样,也是通过你提供在BasicLF中的matlab代码生成的数据集,我思考了蛮久,唯一觉得有错的地方可能就是制作×4的数据集可能有错。
angRes, scale_factor = args.angRes, args.scale_factor
patchsize = scale_factor * 32
stride = patchsize // 2
downRatio = 1 / scale_factor
在matlab设置的stride无论×2或×4的数据集,stride都是使用的32.
想问一下你,×2的和×4的得到的patchsize分别为64和128,那么它们的stride是分别设置为32和64,还是一致设置为32.希望你能给我这个解答,非常感谢。
注意:通过下载你的预训练模型,经过测试得到的结果和你的一样。
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