Deep-imagelab

> 训练时采用48_48的Patch，测试时如果是一张非48_48，比如100_100或者200_200的图像，代码跑不通呀 主要是我没太明白，当图像不是48*48时，模型第一步“序列化处理“按照既定超参数，就一直会报错了，就没法测试。

> 你好，在文件model/**init**.py中我们会对测试图像进行切块分为48*48输入模型中，最后输出再拼接回去。 好的，好的，明白了，我做超分也用过这种基于Patch推理再拼接的方式，这种可能会有明显的拼接痕迹，就是Patch与Patch之间拼接起来会有线条状，这个问题您遇到过吗

> > > 你好，在文件model/**init**.py中我们会对测试图像进行切块分为48*48输入模型中，最后输出再拼接回去。 > > > > > > 好的，好的，明白了，我做超分也用过这种基于Patch推理再拼接的方式，这种可能会有明显的拼接痕迹，就是Patch与Patch之间拼接起来会有线条状，这个问题您遇到过吗 > > 如果只是简单拼接会有这样的问题（如目前开源代码的拼接方式），可以考虑拼接时重叠部分，并使用smooth的过渡方式即可解决。 smooth的过渡方式可以解释的更具体一点吗？没有太明白。

> 拼接时，重叠部分不是采用绝对平均的方式，而是采用和patch距离成反比的权重进行平均。 还是不太明白，当patch之间有重叠部分，实际取平均时，考虑的是每个重叠的像素点值的平均，如果是两个patch重叠，那肯定就是重叠部分加起来除以2就好了，难道您所采用的方式是很多Patch加权平均吗？所说的“和patch距离成反比”是当前所求像素与各个patch中心点的距离吗？ 最后想请问这部分代码后续会开源吗？

> > > 拼接时，重叠部分不是采用绝对平均的方式，而是采用和patch距离成反比的权重进行平均。 > > > > > > 还是不太明白，当patch之间有重叠部分，实际取平均时，考虑的是每个重叠的像素点值的平均，如果是两个patch重叠，那肯定就是重叠部分加起来除以2就好了，难道您所采用的方式是很多Patch加权平均吗？所说的“和patch距离成反比”是当前所求像素与各个patch中心点的距离吗？ 最后想请问这部分代码后续会开源吗？ > > 由于是两维图像，patch重叠可能会有4个patch。“和patch距离成反比”大概是在重叠部分的中心是1/2，然后越靠近某个patch越接近1。这部分代码暂不考虑开源。 好的，非常感谢您认真和细致的回复。

File "setup.py", line 2, in from setuptools import setup ModuleNotFoundError: No module named 'setuptools' Use python3，leading the error in the line2 of the setup.py file. However, in my enviroment, the...

> check your python3 enviroment by using following code: > > ``` > python3 > from setuptools import setup > ``` Yes, these commands can be running correctly

You can see this website for more details - https://github.com/boazarad/NTIRE2020_spectral

You can download the pretrain models from the link- https://drive.google.com/drive/folders/1cn3q33tTgPaaAlYiGQ20fycxgo9m_F4s?usp=sharing

> > You can download the pretrain models from the link- https://drive.google.com/drive/folders/1cn3q33tTgPaaAlYiGQ20fycxgo9m_F4s?usp=sharing > > I do used the pretrain models from link you provided, but got MRAE 0.1+. Can you...