WenxueCui

> 我尝试用您的代码按照论文的训练方式训练，用test_new.py测试，与论文结果依然相差大约2dB 你可以尝试一下，我里面的Enhanced_CSNet 网络。

> 我两个网络都试过了，与论文结果相差比较大，loss训练不到你的那么低，不知道哪里出了问题 按道理不应该的，你用的什么数据集？

> 作者您好，我按照论文使用BSDS500数据集共400张训练，test_new.py进行测试，ratio=0.1 ，Set5上测试结果平均为PSNR=24或25。对比2017论文里Set5，ratio=0.1，测试结果为PSNR=32。我用CSNet和Enhanced_CSNet在Set5上都是测试结果PSNR基本上是20多，和论文里的有一定差距。请问作者您的测试结果和论文差不多吗？ 你对训练集做一些增强吧，我的增强方式和原始论文中的增强方式不同，导致我的训练样本的多样性收到限制。具体地，你可以参考论文中的数据增强方式。

> 作者您好，我也遇到了同样的问题，使用BSDS500数据集训练，用test_new.py进行测试，得到的结果与论文仍然有一定差距，大概相差2~3dB 你对训练集做一些增强吧，我的增强方式和原始论文中的增强方式不同，导致我的训练样本的多样性收到限制。具体地，你可以参考论文中的数据增强方式。

> 我两个网络都试过了，与论文结果相差比较大，loss训练不到你的那么低，不知道哪里出了问题 网络是没有问题的，应该是数据集的问题。你对训练集做一些增强吧，我的增强方式和原始论文中的增强方式不同，导致我的训练样本的多样性收到限制。具体地，你可以参考论文中的数据增强方式。

> 你好可以提供您的训练集吗？有没有哪位兄弟可以提供一下自己复现的代码和数据集 关于训练集，任意的自然图像数据集都可以的。

> 我是在win10上跑，为啥出现许多报错 参考提供代码的运行环境配置。

> hi, I'm starting to use this code and I have this error > Undefined function or variable 'dagnn.EuclidLoss'. > > Error in dagnn.DagNN.loadobj (line 26) > block = constr()...