easycodesniper-afk

> Sorry, we cannot provide a full dataset link because of file size limitation. For convenience, we will provide a bash/python file for downloading the full dataset automatically. Thanks for...

> Thanks for your attention. The main question seems that if we can use concat + 1 fc layer to replace 5 fc layers. Theoretically, we aim to achieve attribute...

> 不好意思这么久才看到，我的意思是之前有在别的文章里看到将RGB和Tir模态的特征Concat之后送进SENet后学习出一个权重这样的操作，感觉逻辑上比较好理解，因为RGB和Tir在通道级别是独立的；ADRNet将多种分支的特征做Summation后，相当于是每个channel中都包含4种挑战和1种通用特征的信息，用了平均池化后再用5个全连接层去学习每种挑战对应的属性，最后用了一个softmax函数进行概率估计？不知道我描述的是否准确...我比较难理解为什么使用summation融合后的特征可以学习到每个挑战分支输出特征的对应的权重，是训练过程使网络学到的吗？ 盼望您的回复！

> 对的，我们想要让各自的selection部分的全连接层学习到各自分支对应的权重，可能和SENet的操作有一定区别，可以参考SKNet[Selective Kernel Networks, CVPR 2019]可能能更好的理解～ 我已经理解了，只看了邮件忘记在github上进行回复了，感谢鹏宇师兄指点。

老哥！有sd1.5的版本么？

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