CSNet-Pytorch
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WenxueCui
请问该复现能达到论文中的实验结果么？
尝试过这个复现：https://github.com/liujiawei2333/Compressed-sensing-CSNet 并把固定尺寸修改为任意尺寸，使用原论文同样的数据集，发现与原论文中的实验结果相差很大，0.05采样率下PSNR相差2dB左右。 请问您这个复现可以达到原论文的效果吗？
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
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！
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！
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
嗯嗯好的
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
刚才用BSDS500跑了一次CSNet，采样率0.1，测试集是Set11，PSNR只能达到24dB左右哦，和论文的结果差距挺大呢，您当时测试也是这个结果嘛？
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
刚才用BSDS500跑了一次CSNet，采样率0.1，测试集是Set11，PSNR只能达到24dB左右哦，和论文的结果差距挺大呢，您当时测试也是这个结果嘛？
不要着急，我今天或明天更新一下测试代码（现在的测试代码是比较早的版本的）。 我把后来的测试代码上传了，你再测试一下。我上传完以后通知你哈。
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
刚才用BSDS500跑了一次CSNet，采样率0.1，测试集是Set11，PSNR只能达到24dB左右哦，和论文的结果差距挺大呢，您当时测试也是这个结果嘛？
放心，绝对可以达到论文中的结果。
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
刚才用BSDS500跑了一次CSNet，采样率0.1，测试集是Set11，PSNR只能达到24dB左右哦，和论文的结果差距挺大呢，您当时测试也是这个结果嘛？
放心，绝对可以达到论文中的结果。
哈哈哈谢谢哈，辛苦了。
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
刚才用BSDS500跑了一次CSNet，采样率0.1，测试集是Set11，PSNR只能达到24dB左右哦，和论文的结果差距挺大呢，您当时测试也是这个结果嘛？
放心，绝对可以达到论文中的结果。
哈哈哈谢谢哈，辛苦了。
测试代码和数据集已经更新了。
经提问者验证，新的测试代码（test_new.py）可以达到文章中的结果。 （Verified by the questioner， the new testing code can achieve the result of published paper. ）
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？
数据集就用论文中的数据集就可以BSDS500， 你这是采样率为0.1情况下的结果吗？ 用的哪个测试集？
嗯嗯对的，除了修改数据集对路径，其余的都是按您代码中默认对参数，使用的是Set5测试集。
嗯，这差的太多了。 你换一下训练集试一试（BSDS500），或是训练一下CSNet_Enhanced 再尝试尝试。
刚才用BSDS500跑了一次CSNet，采样率0.1，测试集是Set11，PSNR只能达到24dB左右哦，和论文的结果差距挺大呢，您当时测试也是这个结果嘛？
放心，绝对可以达到论文中的结果。
哈哈哈谢谢哈，辛苦了。
测试数据生成代码已经上传。
@JaminLi 你复现的结果和论文中的结果差多少？
不差啊，和论文中的结果差不多。
采样率0.5的时候，我的结果和论文查了10dB。。。
@JaminLi 你复现的结果和论文中的结果差多少？
不差啊，和论文中的结果差不多。
采样率0.5的时候，我的结果和论文查了10dB。。。。。，使用的是test_new.py
@JaminLi 你复现的结果和论文中的结果差多少？
不差啊，和论文中的结果差不多。
采样率0.5的时候，我的结果和论文查了10dB。。。。。
你跑的模型肯定有问题，正常的结果和论文中的结果差不多的。
尝试过这个复现：https://github.com/liujiawei2333/Compressed-sensing-CSNet 并把固定尺寸修改为任意尺寸，使用原论文同样的数据集，发现与原论文中的实验结果相差很大，0.05采样率下PSNR相差2dB左右。 请问您这个复现可以达到原论文的效果吗？
可以提供一下您的代码吗，为什么我跑作者的代码有许多错误
