JaminLi
JaminLi
> I think it's really a bug. Once solving this problem, my experiment results can reach the original performance in the first iteration(pruning has not started). Hope to help you!...
> 对于你提到的那个复现,我不是很了解;我这个复现可以达到与论文中差不多的效果。非常感谢您的回复,我看了一下CSNetPlus那篇的代码,发现您的残差块和原文的有所不同呢。
> 是的,网络结构不是完全相同的,我的repo只是搭建了一个增强版的CSNet(CSNet_Enhanced)。你可以根据CSNetPlus网络结构进行修改,应该是比较容易的。 另外,训练数据的增强方式也有不同,这个你也可以根据原论文进行修改。 有问题可以随时交流。 @JaminLi 嗯嗯好的,非常感谢!
> > > 是的,网络结构不是完全相同的,我的repo只是搭建了一个增强版的CSNet(CSNet_Enhanced)。你可以根据CSNetPlus网络结构进行修改,应该是比较容易的。 另外,训练数据的增强方式也有不同,这个你也可以根据原论文进行修改。 有问题可以随时交流。 @JaminLi > > > > > > 嗯嗯好的,非常感谢! > > 不客气! 您好,请问您当时使用的是什么数据集来进行训练,测试的结果与CSNet文章中的相当呢?我通过使用DIV2K数据集的train800张图像进行训练,参数都是按照您代码中的默认参数,但是跑出来的结果PSNR只有17dB左右,请问这是为什么呢?我是否需要设置某些参数?
> > > > > 是的,网络结构不是完全相同的,我的repo只是搭建了一个增强版的CSNet(CSNet_Enhanced)。你可以根据CSNetPlus网络结构进行修改,应该是比较容易的。 另外,训练数据的增强方式也有不同,这个你也可以根据原论文进行修改。 有问题可以随时交流。 @JaminLi > > > > > > > > > > > > 嗯嗯好的,非常感谢! > > > > > > > >...
> > > > > > > 是的,网络结构不是完全相同的,我的repo只是搭建了一个增强版的CSNet(CSNet_Enhanced)。你可以根据CSNetPlus网络结构进行修改,应该是比较容易的。 另外,训练数据的增强方式也有不同,这个你也可以根据原论文进行修改。 有问题可以随时交流。 @JaminLi > > > > > > > > > > > > > > > > > > 嗯嗯好的,非常感谢!...
> > > > > > > 是的,网络结构不是完全相同的,我的repo只是搭建了一个增强版的CSNet(CSNet_Enhanced)。你可以根据CSNetPlus网络结构进行修改,应该是比较容易的。 另外,训练数据的增强方式也有不同,这个你也可以根据原论文进行修改。 有问题可以随时交流。 @JaminLi > > > > > > > > > > > > > > > > > > 嗯嗯好的,非常感谢!...
> > > > > > > > > 是的,网络结构不是完全相同的,我的repo只是搭建了一个增强版的CSNet(CSNet_Enhanced)。你可以根据CSNetPlus网络结构进行修改,应该是比较容易的。 另外,训练数据的增强方式也有不同,这个你也可以根据原论文进行修改。 有问题可以随时交流。 @JaminLi > > > > > > > > > > > > > > > > >...