U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement
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LintaoPeng
训练时候的问题
您好，非常感谢您对我们的工作感兴趣！ 我们使用3090服务器，训练800个epoch，大概需要6天。以前在做超分辨时，也遇到过棋盘效应问题，但是随着训练轮数增加，这个问题可以得到缓解。 U-shape Transformer的训练过程中并没有出现棋盘效应，原因在于特征在经过transformer后并不是直接输出，还需要经过多层卷积，这样可以消除棋盘效应。 当然，我们在训练时遇到了成像模糊的问题，网络确实经常出现这个问题，我们的解决方案是先用L2损失训练600轮，再使用L1损失训练200轮。 其他训练细节请查阅https://arxiv.org/abs/2111.11843
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "LintaoPeng/U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement" @.>; 发送时间: 2021年12月30日(星期四) 下午2:46 @.>; @.***>; 主题: [LintaoPeng/U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement] 训练时候的问题 (Issue #1)
我想请问一下你们训练总共花费了多长时间，还有，因为在transformer模块会涉及图像的拼接，会不会出现棋盘效应呢？
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训练到200个epoch，就能够比较好地成像了
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "LintaoPeng/U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement" @.>; 发送时间: 2021年12月30日(星期四) 下午3:20 @.>; @.@.>; 主题: Re: [LintaoPeng/U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement] 训练时候的问题 (Issue #1)
您好，非常感谢您对我们的工作感兴趣！ 我们使用3090服务器，训练800个epoch，大概需要6天。以前在做超分辨时，也遇到过棋盘效应问题，但是随着训练轮数增加，这个问题可以得到缓解。 U-shape Transformer的训练过程中并没有出现棋盘效应，原因在于特征在经过transformer后并不是直接输出，还需要经过多层卷积，这样可以消除棋盘效应。 当然，我们在训练时遇到了成像模糊的问题，网络确实经常出现这个问题，我们的解决方案是先用L2损失训练600轮，再使用L1损失训练200轮。 其他训练细节请查阅https://arxiv.org/abs/2111.11843 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "LintaoPeng/U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement" @.>; 发送时间: 2021年12月30日(星期四) 下午2:46 @.>; @.>; 主题: [LintaoPeng/U-shape_Transformer_for_Underwater_Image_Enhancement] 训练时候的问题 (Issue #1) 我想请问一下你们训练总共花费了多长时间，还有，因为在transformer模块会涉及图像的拼接，会不会出现棋盘效应呢？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. Triage notifications on the go with GitHub Mobile for iOS or Android. You are receiving this because you are subscribed to this thread.Message ID: @.> 非常感谢作者及时的回复，请问在训练到多少个epoch时，增强图像会比较清晰呢？
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