Rethinking-Inpainting-MEDFE
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KumapowerLIU
您好，我最近在复现您的代码，但是遇到一些问题，可以和您交流一下吗
你好，我也在复现作者的代码，我用随机mask去训练places2数据集时，修复的图片总是固定的位置有黑块或者白块，请问你们有遇到同样的问题吗？
当面对mask比率较大时，会有这个问题
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2022年5月19日(星期四) 下午4:16 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE] 您好，我最近在复现您的代码，但是遇到一些问题，可以和您交流一下吗 (#21)
你好，我也在复现作者的代码，我用随机mask去训练places2数据集时，修复的图片总是固定的位置有黑块或者白块，请问你们有遇到同样的问题吗？
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10%-30%是小区域的破损，但当面对大的破损区域时，该网络的性能下降比较多。我猜测应该是在是Multi-scale filling部分直接将它们缩放成32*32的比例。仍不能很好地解决结构和纹理的一致性问题。还有其他网络普遍使用的partial convolutions可以解决当面临大面积破损时，性能表现较好，但本文作者似乎在编码器和解码器中没有使用，导致破损越大，性能下降比较多。
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2022年5月19日(星期四) 下午4:25 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE] 您好，我最近在复现您的代码，但是遇到一些问题，可以和您交流一下吗 (#21)
想问下，为啥作者在20%~30%的随机mask上能够修复的这么好，是有什么方法可以解决这类黑块的问题吗，还是说这是无可避免的？
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十分感谢你的解疑！我在复现过程中，使用的是20%~30%的mask进行训练，这时候就出现了黑块的原因，想问下你当时复现的时候是使用什么范围的mask进行训练的呢？
训练时，需要用整个(12000张)不规则数据集进行训练
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2022年5月19日(星期四) 下午4:49 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [KumapowerLIU/Rethinking-Inpainting-MEDFE] 您好，我最近在复现您的代码，但是遇到一些问题，可以和您交流一下吗 (#21)
十分感谢你的解疑！我在复现过程中，使用的是20%~30%的mask进行训练，这时候就出现了黑块的原因，想问下你当时复现的时候是使用什么范围的mask进行训练的呢？
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